# 文本引导的深度图到图像生成

[StableDiffusionDepth2ImgPipeline](/docs/diffusers/v0.43.0/zh/api/pipelines/stable_diffusion/depth2img#diffusers.StableDiffusionDepth2ImgPipeline) 允许你传入文本提示词和初始图像，以作为生成新图像的条件。此外，你还可以传入 `depth_map` 来保留图像结构。如果未提供 `depth_map`，该流水线会通过集成的 [深度估计模型](https://github.com/isl-org/MiDaS) 自动预测深度。

首先，创建一个 [StableDiffusionDepth2ImgPipeline](/docs/diffusers/v0.43.0/zh/api/pipelines/stable_diffusion/depth2img#diffusers.StableDiffusionDepth2ImgPipeline) 的实例：

```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"
```

现在将您的提示词传递给 pipeline。您还可以传入 `negative_prompt`，以防止某些词语影响图像的生成方式：

```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)
```

| 输入                                                                           | 输出                                                                                                                                |
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