Buckets:
| # توليد الصور من العمق بتوجيه النص | |
| يتيح لك [StableDiffusionDepth2ImgPipeline](/docs/diffusers/main/ar/api/pipelines/stable_diffusion/depth2img#diffusers.StableDiffusionDepth2ImgPipeline) تمرير موجه نصي وصورة أولية لتوجيه توليد صور جديدة. بالإضافة إلى ذلك، يمكنك أيضًا تمرير `depth_map` للحفاظ على بنية الصورة. إذا لم يتم توفير `depth_map`، فإن خط الأنابيب يتنبأ تلقائيًا بالعمق عبر [نموذج تقدير العمق](https://github.com/isl-org/MiDaS) المدمج. | |
| ابدأ بإنشاء كائن من [StableDiffusionDepth2ImgPipeline](/docs/diffusers/main/ar/api/pipelines/stable_diffusion/depth2img#diffusers.StableDiffusionDepth2ImgPipeline): | |
| ```python | |
| import torch | |
| from diffusers import StableDiffusionDepth2ImgPipeline | |
| from diffusers.utils import load_image, make_image_grid | |
| pipeline = StableDiffusionDepth2ImgPipeline.from_pretrained( | |
| "stabilityai/stable-diffusion-2-depth", | |
| dtype=torch.float16, | |
| use_safetensors=True, | |
| ).to("cuda") # or "mps", "xpu", "cpu" | |
| ``` | |
| الآن مرّر موجهك إلى خطّ الأنابيب. يمكنك أيضًا تمرير `negative_prompt` لمنع كلمات معينة من توجيه كيفية توليد الصورة: | |
| ```python | |
| url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg" | |
| init_image = load_image(url) | |
| prompt = "two tigers" | |
| negative_prompt = "bad, deformed, ugly, bad anatomy" | |
| image = pipeline(prompt=prompt, image=init_image, negative_prompt=negative_prompt, strength=0.7).images[0] | |
| make_image_grid([init_image, image], rows=1, cols=2) | |
| ``` | |
| | المدخل | المخرجات | | |
| |---------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | |
| | | | | |
Xet Storage Details
- Size:
- 2.16 kB
- Xet hash:
- a69f1af04449c9e487635ab2e3ae64c30ef315162978fcf0f628bf62e680ff1d
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.