Buckets:
| # Text-guided depth-to-image 생성 | |
| `StableDiffusionDepth2ImgPipeline`을 사용하면 텍스트 프롬프트와 초기 이미지를 전달하여 새 이미지의 생성을 조절할 수 있습니다. 또한 이미지 구조를 보존하기 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 자동으로 깊이를 예측합니다. | |
| 먼저 `StableDiffusionDepth2ImgPipeline`의 인스턴스를 생성합니다: | |
| ```python | |
| import torch | |
| import requests | |
| from PIL import Image | |
| from diffusers import StableDiffusionDepth2ImgPipeline | |
| pipe = StableDiffusionDepth2ImgPipeline.from_pretrained( | |
| "stabilityai/stable-diffusion-2-depth", | |
| torch_dtype=torch.float16, | |
| ).to("cuda") | |
| ``` | |
| 이제 프롬프트를 파이프라인에 전달합니다. 특정 단어가 이미지 생성을 가이드 하는것을 방지하기 위해 `negative_prompt`를 전달할 수도 있습니다: | |
| ```python | |
| url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg" | |
| init_image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw) | |
| prompt = "two tigers" | |
| n_prompt = "bad, deformed, ugly, bad anatomy" | |
| image = pipe(prompt=prompt, image=init_image, negative_prompt=n_prompt, strength=0.7).images[0] | |
| image | |
| ``` | |
| | Input | Output | | |
| |---------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | |
| | <img src="https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/diffusers/coco-cats.png" width="500"/> | <img src="https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/diffusers/depth2img-tigers.png" width="500"/> | | |
| 아래의 Spaces를 가지고 놀며 depth map이 있는 이미지와 없는 이미지의 차이가 있는지 확인해 보세요! | |
| <iframe | |
| src="https://radames-stable-diffusion-depth2img.hf.space" | |
| frameborder="0" | |
| width="850" | |
| height="500" | |
| ></iframe> | |
| <EditOnGithub source="https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/docs/source/ko/using-diffusers/depth2img.md" /> |
Xet Storage Details
- Size:
- 2.41 kB
- Xet hash:
- 15ff6497b708554a2d3257ca74d773d4eb2a0301cd9f4d2bb7c84ec52b8d8981
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.