Buckets:

hf-doc-build
/

doc

Files

xet

hf-doc-build/doc / diffusers /v0.43.0 /ru /using-diffusers /depth2img.md

mishig

2 days ago

preview code

download

raw

2.46 kB

# Генерация изображений из глубины по текстовому описанию

С помощью [StableDiffusionDepth2ImgPipeline](/docs/diffusers/v0.43.0/ru/api/pipelines/stable_diffusion/depth2img#diffusers.StableDiffusionDepth2ImgPipeline) можно передать текстовый запрос и исходное изображение для управления генерацией новых изображений. Кроме того, можно передать `depth_map`, чтобы сохранить структуру изображения. Если `depth_map` не предоставлен, конвейер автоматически предсказывает глубину с помощью встроенной [модели оценки глубины](https://github.com/isl-org/MiDaS).

Начните с создания экземпляра [StableDiffusionDepth2ImgPipeline](/docs/diffusers/v0.43.0/ru/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"
```

Теперь передайте ваш промпт в конвейер. Вы также можете передать `negative_prompt`, чтобы предотвратить влияние определённых слов на генерацию изображения:

```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)
```

| Вход                                                                           | Вывод                                                                                                                                |
|---------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
|  |  |

Xet Storage Details

Size:: 2.46 kB
Xet hash:: d31c5c007b21ecf23d052672e23c753bf32aa1e85b87f881aeed5c0acc94aa75

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

	# Генерация изображений из глубины по текстовому описанию

	С помощью [StableDiffusionDepth2ImgPipeline](/docs/diffusers/v0.43.0/ru/api/pipelines/stable_diffusion/depth2img#diffusers.StableDiffusionDepth2ImgPipeline) можно передать текстовый запрос и исходное изображение для управления генерацией новых изображений. Кроме того, можно передать `depth_map`, чтобы сохранить структуру изображения. Если `depth_map` не предоставлен, конвейер автоматически предсказывает глубину с помощью встроенной [модели оценки глубины](https://github.com/isl-org/MiDaS).

	Начните с создания экземпляра [StableDiffusionDepth2ImgPipeline](/docs/diffusers/v0.43.0/ru/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"
	```

	Теперь передайте ваш промпт в конвейер. Вы также можете передать `negative_prompt`, чтобы предотвратить влияние определённых слов на генерацию изображения:

	```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)
	```

	\| Вход \| Вывод \|
	\|---------------------------------------------------------------------------------\|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------\|
	\| \| \|