# 텍스트 기반 깊이-이미지 생성

[StableDiffusionDepth2ImgPipeline](/docs/diffusers/v0.43.0/ko/api/pipelines/stable_diffusion/depth2img#diffusers.StableDiffusionDepth2ImgPipeline)를 사용하면 텍스트 프롬프트와 초기 이미지를 전달하여 새로운 이미지 생성을 조건화할 수 있습니다. 또한 이미지 구조를 유지하기 위해 `depth_map`을 전달할 수도 있습니다. `depth_map`이 제공되지 않으면 파이프라인은 통합된 [depth-estimation model](https://github.com/isl-org/MiDaS)을 통해 깊이를 자동으로 예측합니다.

[StableDiffusionDepth2ImgPipeline](/docs/diffusers/v0.43.0/ko/api/pipelines/stable_diffusion/depth2img#diffusers.StableDiffusionDepth2ImgPipeline)의 인스턴스를 생성하는 것으로 시작합니다:

```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"
```

이제 프롬프트를 pipeline에 전달합니다. 특정 단어가 이미지 생성 방식을 유도하는 것을 방지하려면 `negative_prompt`도 전달할 수 있습니다:

```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)
```

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