Buckets:
Geração de imagem a partir de profundidade guiada por texto
O StableDiffusionDepth2ImgPipeline permite passar um prompt de texto e uma imagem inicial para condicionar a geração de novas imagens. Além disso, você também pode passar um depth_map para preservar a estrutura da imagem. Se nenhum depth_map for fornecido, o pipeline prevê automaticamente a profundidade por meio de um modelo de estimativa de profundidade integrado.
Comece criando uma instância do 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"
Agora, passe seu prompt para o pipeline. Você também pode passar um negative_prompt para impedir que certas palavras orientem a geração de uma imagem:
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 | Saída |
|---|---|
Xet Storage Details
- Size:
- 2.06 kB
- Xet hash:
- 0dffca2534ffcab9987a2ab32ecdc533fd2933f7e9be5b98887b97adb4683dd6
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.