Diffusers documentation
Génération d'images à partir de profondeur guidée par le texte
You are viewing main version, which requires installation from source. If you'd like
regular pip install, checkout the latest stable version (v0.42.1).
Génération d'images à partir de profondeur guidée par le texte
Le StableDiffusionDepth2ImgPipeline vous permet de transmettre un prompt texte et une image initiale pour conditionner la génération de nouvelles images. En outre, vous pouvez également passer une depth_map pour préserver la structure de l'image. Si aucune depth_map n'est fournie, le pipeline prédit automatiquement la profondeur via un modèle d'estimation de la profondeur intégré.
Commencez par créer une instance de StableDiffusionDepth2ImgPipeline :
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"Passez maintenant votre invite au pipeline. Vous pouvez également passer un negative_prompt pour empêcher certains mots de guider la génération d'une image :
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)| Entrée | Sortie |
|---|---|
 |  |