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Génération d'images à partir de profondeur guidée par le texte

Le StableDiffusionDepth2ImgPipeline vous permet de transmettre un prompt texte et une image initiale pour conditionner la génération de nouvelles images. En outre, vous pouvez également passer une depth_map pour préserver la structure de l'image. Si aucune depth_map n'est fournie, le pipeline prédit automatiquement la profondeur via un modèle d'estimation de la profondeur intégré.

Commencez par créer une instance 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"

Passez maintenant votre invite au pipeline. Vous pouvez également passer un negative_prompt pour empêcher certains mots de guider la génération d'une image :

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)
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Xet Storage Details

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d2c6adb78c703be678ac74d706c824c20ac568ae7b34db9f78854f61434d0ea8

Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.