Buckets:
| # テキストガイドによる深度から画像への生成 | |
| [StableDiffusionDepth2ImgPipeline](/docs/diffusers/v0.43.0/ja/api/pipelines/stable_diffusion/depth2img#diffusers.StableDiffusionDepth2ImgPipeline) を使用すると、テキストプロンプトと初期画像を渡すことで、新しい画像の生成を条件付けできます。さらに、`depth_map` を渡すことで、画像の構造を保持することも可能です。`depth_map` が指定されない場合、パイプラインは統合された[深度推定モデル](https://github.com/isl-org/MiDaS)によって深度を自動的に推定します。 | |
| [StableDiffusionDepth2ImgPipeline](/docs/diffusers/v0.43.0/ja/api/pipelines/stable_diffusion/depth2img#diffusers.StableDiffusionDepth2ImgPipeline)のインスタンスを作成することから始めます: | |
| ```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" | |
| ``` | |
| 次に、プロンプトをパイプラインに渡します。画像の生成方法に影響を与える特定の単語を防止するために、`negative_prompt`を渡すこともできます。 | |
| ```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) | |
| ``` | |
| | 入力 | 出力 | | |
| |---------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | |
| | | | | |
Xet Storage Details
- Size:
- 2.17 kB
- Xet hash:
- 9cf302659440f1018531bba7990e54e4388400ceb89f09834798eea1c189a78c
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.