Diffusers documentation
ControlNet
ControlNet
ControlNet, metin komutunu korurken, yapısal bir kontrol görseli (kenarlar, derinlik veya poz) ile önceden eğitilmiş bir difüzyon modelini yönlendirir. Temel modeli dondurur ve kalanları (residuals) ile gürültü gidericiyi (denoiser) yönlendiren paralel bir ağ ekler; böylece ince ayar yapmadan yerleşim kontrolü elde edersiniz.
İhtiyacınız olan kontrolü (örneğin canny) yükleyen bir ControlNet yükleyin, ardından bunu from_pretrained() fonksiyonuna controlnet= olarak iletin. Kontrolün üretimi ne kadar güçlü yönlendireceğini belirlemek için controlnet_conditioning_scale parametresini kullanın.
ControlNet'ler Flux, Hunyuan-DiT, Stable Diffusion 3 gibi birçok modelde kullanılabilir. Bu kılavuzdaki örnekler Flux ve Stable Diffusion XL kullanır. Eski Stable Diffusion ailesi checkpoint'lerinde T2I-Adapter için Eski nesil adaptörler bölümüne bakın. Yeni kontrol edilebilir üretim işleri için ControlNet tercih edin.
Aşağıdaki sekmeler, metinden görüntüye, görüntüden görüntüye ve inpainting için ControlNet'i gösterir.
opencv-python ile bir canny görüntüsü oluşturun.
import cv2
import numpy as np
from PIL import Image
from diffusers.utils import load_image
original_image = load_image(
"https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/diffusers/non-enhanced-prompt.png"
)
image = np.array(original_image)
low_threshold = 100
high_threshold = 200
image = cv2.Canny(image, low_threshold, high_threshold)
image = image[:, :, None]
image = np.concatenate([image, image, image], axis=2)
canny_image = Image.fromarray(image)Canny görüntüsünü pipeline'a iletin. Kontrolün ne kadar ağırlık taşıyacağını belirlemek için controlnet_conditioning_scale parametresini kullanın.
import torch
from diffusers.utils import load_image
from diffusers import FluxControlNetPipeline, FluxControlNetModel
controlnet = FluxControlNetModel.from_pretrained(
"InstantX/FLUX.1-dev-Controlnet-Canny", dtype=torch.bfloat16
)
pipeline = FluxControlNetPipeline.from_pretrained(
"black-forest-labs/FLUX.1-dev", controlnet=controlnet, dtype=torch.bfloat16
).to("cuda") # or "mps", "xpu", "cpu"
prompt = """
A photorealistic overhead image of a cat reclining sideways in a flamingo pool floatie holding a margarita.
The cat is floating leisurely in the pool and completely relaxed and happy.
"""
pipeline(
prompt,
control_image=canny_image,
controlnet_conditioning_scale=0.5,
num_inference_steps=50,
guidance_scale=3.5,
).images[0]
Transformers'tan bir derinlik tahmini hattı kullanarak derinlik haritası oluşturun.
import torch
import numpy as np
from PIL import Image
from transformers import DPTImageProcessor, DPTForDepthEstimation
from diffusers import ControlNetModel, StableDiffusionXLControlNetImg2ImgPipeline, AutoencoderKL
from diffusers.utils import load_image
device = "cuda" # or "mps", "xpu", "cpu"
depth_estimator = DPTForDepthEstimation.from_pretrained("Intel/dpt-hybrid-midas").to(device)
feature_extractor = DPTImageProcessor.from_pretrained("Intel/dpt-hybrid-midas")
def get_depth_map(image):
image = feature_extractor(images=image, return_tensors="pt").pixel_values.to(device)
with torch.no_grad(), torch.autocast(device):
depth_map = depth_estimator(image).predicted_depth
depth_map = torch.nn.functional.interpolate(
depth_map.unsqueeze(1),
size=(1024, 1024),
mode="bicubic",
align_corners=False,
)
depth_min = torch.amin(depth_map, dim=[1, 2, 3], keepdim=True)
depth_max = torch.amax(depth_map, dim=[1, 2, 3], keepdim=True)
depth_map = (depth_map - depth_min) / (depth_max - depth_min)
image = torch.cat([depth_map] * 3, dim=1)
image = image.permute(0, 2, 3, 1).cpu().numpy()[0]
image = Image.fromarray((image * 255.0).clip(0, 255).astype(np.uint8))
return image
image = load_image(
"https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/diffusers/non-enhanced-prompt.png"
).resize((1024, 1024))
depth_image = get_depth_map(image)Derinlik haritasını pipeline'a iletin. Kontrolün ne kadar ağırlık taşıyacağını belirlemek için controlnet_conditioning_scale parametresini kullanın.
controlnet = ControlNetModel.from_pretrained(
"diffusers/controlnet-depth-sdxl-1.0-small",
dtype=torch.float16,
)
vae = AutoencoderKL.from_pretrained("madebyollin/sdxl-vae-fp16-fix", dtype=torch.float16)
pipeline = StableDiffusionXLControlNetImg2ImgPipeline.from_pretrained(
"stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0",
controlnet=controlnet,
vae=vae,
dtype=torch.float16,
).to(device)
prompt = """
A photorealistic overhead image of a cat reclining sideways in a flamingo pool floatie holding a margarita.
The cat is floating leisurely in the pool and completely relaxed and happy.
"""
controlnet_conditioning_scale = 0.5
pipeline(
prompt,
image=image,
control_image=depth_image,
controlnet_conditioning_scale=controlnet_conditioning_scale,
strength=0.99,
num_inference_steps=100,
).images[0] 
Hangi piksellerin değiştirileceğini işaretleyen bir maske görüntüsü oluşturun, ardından bunu kontrol görüntüsüyle birlikte mask_image olarak iletin.
import cv2
import torch
import numpy as np
from PIL import Image
from diffusers.utils import load_image
from diffusers import StableDiffusionXLControlNetInpaintPipeline, ControlNetModel
init_image = load_image(
"https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/diffusers/non-enhanced-prompt.png"
)
init_image = init_image.resize((1024, 1024))
mask_image = load_image(
"https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/diffusers/cat_mask.png"
)
mask_image = mask_image.resize((1024, 1024))
def make_canny_condition(image):
image = np.array(image)
image = cv2.Canny(image, 100, 200)
image = image[:, :, None]
image = np.concatenate([image, image, image], axis=2)
image = Image.fromarray(image)
return image
control_image = make_canny_condition(init_image)Mask ve kontrol görüntüsünü pipeline'a iletin. Kontrolün ne kadar ağırlık taşıyacağını belirlemek için controlnet_conditioning_scale parametresini kullanın.
controlnet = ControlNetModel.from_pretrained(
"diffusers/controlnet-canny-sdxl-1.0", dtype=torch.float16
)
pipeline = StableDiffusionXLControlNetInpaintPipeline.from_pretrained(
"stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0", controlnet=controlnet, dtype=torch.float16
).to("cuda") # or "mps", "xpu", "cpu"
pipeline(
"a cute and fluffy bunny rabbit",
num_inference_steps=100,
strength=0.99,
controlnet_conditioning_scale=0.5,
image=init_image,
mask_image=mask_image,
control_image=control_image,
).images[0] 
Çoklu-ControlNet
Birden fazla ControlNet'i (örneğin canny + depth) bir liste olarak geçirerek birleştirin. Mümkünse üst üste binen bölgeleri maskeleyin ve her bir controlnet_conditioning_scale değerini ayarlayın. canny_image'i OpenCV Canny ile (metinden görüntüye üretimde olduğu gibi) ve depth_image'yi DPT ile (görüntüden görüntüye üretimde olduğu gibi) oluşturun. Pipeline'ı çağırmadan önce tüm kontrol görüntülerini pipeline boyutuna yeniden boyutlandırın.
import cv2
import torch
import numpy as np
from PIL import Image
from transformers import DPTImageProcessor, DPTForDepthEstimation
from diffusers import StableDiffusionXLControlNetPipeline, ControlNetModel, AutoencoderKL
from diffusers.utils import load_image
original_image = load_image(
"https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/diffusers/non-enhanced-prompt.png"
)
image = np.array(original_image)
canny_image = Image.fromarray(
np.concatenate([cv2.Canny(image, 100, 200)[:, :, None]] * 3, axis=2)
)
device = "cuda" # or "mps", "xpu", "cpu"
depth_estimator = DPTForDepthEstimation.from_pretrained("Intel/dpt-hybrid-midas").to(device)
feature_extractor = DPTImageProcessor.from_pretrained("Intel/dpt-hybrid-midas")
def get_depth_map(image):
image = feature_extractor(images=image, return_tensors="pt").pixel_values.to(device)
with torch.no_grad(), torch.autocast(device):
depth_map = depth_estimator(image).predicted_depth
depth_map = torch.nn.functional.interpolate(
depth_map.unsqueeze(1),
size=(1024, 1024),
mode="bicubic",
align_corners=False,
)
depth_min = torch.amin(depth_map, dim=[1, 2, 3], keepdim=True)
depth_max = torch.amax(depth_map, dim=[1, 2, 3], keepdim=True)
depth_map = (depth_map - depth_min) / (depth_max - depth_min)
image = torch.cat([depth_map] * 3, dim=1)
image = image.permute(0, 2, 3, 1).cpu().numpy()[0]
image = Image.fromarray((image * 255.0).clip(0, 255).astype(np.uint8))
return image
depth_image = get_depth_map(original_image.resize((1024, 1024)))
controlnets = [
ControlNetModel.from_pretrained(
"diffusers/controlnet-canny-sdxl-1.0", dtype=torch.float16
),
ControlNetModel.from_pretrained(
"diffusers/controlnet-depth-sdxl-1.0-small", dtype=torch.float16
),
]
vae = AutoencoderKL.from_pretrained("madebyollin/sdxl-vae-fp16-fix", dtype=torch.float16)
pipeline = StableDiffusionXLControlNetPipeline.from_pretrained(
"stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0", controlnet=controlnets, vae=vae, dtype=torch.float16
).to(device)
prompt = """
a relaxed rabbit sitting on a striped towel next to a pool with a tropical drink nearby,
bright sunny day, vacation scene, 35mm photograph, film, professional, 4k, highly detailed
"""
negative_prompt = "lowres, bad anatomy, worst quality, low quality, deformed, ugly"
images = [canny_image.resize((1024, 1024)), depth_image.resize((1024, 1024))]
pipeline(
prompt,
negative_prompt=negative_prompt,
image=images,
num_inference_steps=100,
controlnet_conditioning_scale=[0.5, 0.5],
).images[0] 
Tahmin modu
Tahmin modu, metin komutu olmadığında (veya istemediğinizde) yalnızca bir kontrol girdisinden görüntü üretir. ControlNet artıklarını blok derinliğine göre ölçekler; erken alt bloklarda yaklaşık 0.1’den orta blokta 1.0’a kadar. Bu, erken katmanların aşırı kısıtlama yapmasını önlerken daha derin blokların yapıyı taşımasını sağlar.
import torch
from diffusers.utils import load_image
from diffusers import StableDiffusionXLControlNetPipeline, ControlNetModel
controlnet = ControlNetModel.from_pretrained(
"diffusers/controlnet-canny-sdxl-1.0", dtype=torch.float16
)
pipeline = StableDiffusionXLControlNetPipeline.from_pretrained(
"stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0",
controlnet=controlnet,
dtype=torch.float16
).to("cuda") # or "mps", "xpu", "cpu"
canny_image = load_image("https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/diffusers/canny-cat.png")
pipeline(
"",
image=canny_image,
guess_mode=True
).images[0] 