Buckets:
Generación de imágenes a partir de profundidad guiada por texto
El StableDiffusionDepth2ImgPipeline permite pasar un prompt de texto y una imagen inicial para condicionar la generación de nuevas imágenes. Además, también puedes pasar un depth_map para preservar la estructura de la imagen. Si no se proporciona un depth_map, el pipeline predice automáticamente la profundidad mediante un modelo de estimación de profundidad integrado.
Comience creando una instancia de StableDiffusionDepth2ImgPipeline:
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"
Ahora pasa tu prompt a la pipeline. También puedes pasar un negative_prompt para evitar que ciertas palabras guíen cómo se genera una imagen:
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)
| Entrada | Salida |
|---|---|
Xet Storage Details
- Size:
- 2.05 kB
- Xet hash:
- 2c6f1de03369db55316bcfbf44ead829a1f3b50a1a746ff90f913cd546e73d29
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.