Diffusers documentation
Flux.1과 함께 ControlNet
Flux.1과 함께 ControlNet
FluxControlNetPipeline은 Flux.1용 ControlNet 구현입니다.
ControlNet은 Lvmin Zhang, Anyi Rao, Maneesh Agrawala가 Adding Conditional Control to Text-to-Image Diffusion Models에서 소개했습니다.
ControlNet 모델을 사용하면 추가적인 제어 이미지를 제공하여 Stable Diffusion 생성을 조건화하고 제어할 수 있습니다. 예를 들어, 깊이 맵을 제공하면 ControlNet 모델은 해당 깊이 맵의 공간 정보를 보존하는 이미지를 생성합니다. 이는 이미지 생성 과정을 제어하는 더 유연하고 정확한 방법입니다.
해당 논문의 초록은 다음과 같습니다:
저희는 대규모 사전 학습된 텍스트-이미지 확산 모델에 공간 조건 제어를 추가하는 신경망 아키텍처인 ControlNet을 소개합니다. ControlNet은 프로덕션에 바로 적용 가능한 대규모 확산 모델을 고정(lock)하고, 수십억 장의 이미지로 사전 학습된 깊고 견고한 인코딩 레이어를 강력한 백본으로 재사용하여 다양한 조건 제어 세트를 학습합니다. 이 신경 아키텍처는 “zero convolutions”(제로 초기화 컨볼루션 레이어)로 연결되어, 매개변수를 0에서 점진적으로 증가시키고 유해한 노이즈가 파인튜닝에 영향을 미치지 않도록 보장합니다. Stable Diffusion을 사용하여 엣지, 깊이, 분할, 인간 자세 등 다양한 조건 제어를 단일 또는 복수의 조건, 프롬프트 유무와 함께 테스트했습니다. ControlNet의 학습이 소규모(<50k) 및 대규모(>1m) 데이터셋 모두에서 견고함을 보임을 확인했습니다. 광범위한 결과에 따르면, ControlNet은 이미지 확산 모델에 대한 제어를 가능하게 하여 더 넓은 응용 분야로의 확장을 촉진할 수 있습니다.
This controlnet code is implemented by The InstantX Team. You can find pre-trained checkpoints for Flux-ControlNet in the table below:
| ControlNet 유형 | 개발자 | 링크 |
|---|---|---|
| Canny | InstantX 팀 | 링크 |
| 깊이 | InstantX 팀 | 링크 |
| Union | InstantX 팀 | 링크 |
XLabs ControlNet도 지원되며, 이는 XLabs 팀이 기여한 것입니다.
| ControlNet 유형 | 개발자 | 링크 |
|---|---|---|
| Canny | XLabs 팀 | 링크 |
| 깊이 | XLabs 팀 | 링크 |
| HED | XLabs 팀 | 링크 |
Scheduler의 가이드를 확인하여 스케줄러의 속도와 품질 사이의 트레이드오프를 탐색하는 방법을 배우고, 파이프라인 간 구성 요소 재사용 섹션을 확인하여 동일한 구성 요소를 여러 파이프라인에 효율적으로 로드하는 방법을 배워보세요.
FluxControlNetPipeline
클래스 diffusers.FluxControlNetPipeline
< source >( scheduler: FlowMatchEulerDiscreteSchedulervae: AutoencoderKLtext_encoder: CLIPTextModeltokenizer: CLIPTokenizertext_encoder_2: T5EncoderModeltokenizer_2: T5Tokenizertransformer: FluxTransformer2DModelcontrolnet: diffusers.models.controlnets.controlnet_flux.FluxControlNetModel | list[diffusers.models.controlnets.controlnet_flux.FluxControlNetModel] | tuple[diffusers.models.controlnets.controlnet_flux.FluxControlNetModel] | diffusers.models.controlnets.controlnet_flux.FluxMultiControlNetModelimage_encoder: CLIPVisionModelWithProjection = Nonefeature_extractor: CLIPImageProcessorPil = None )
매개변수
- transformer (FluxTransformer2DModel) — 인코딩된 이미지 latents의 노이즈를 제거하기 위한 Conditional Transformer (MMDiT) 아키텍처입니다.
- scheduler (FlowMatchEulerDiscreteScheduler) —
transformer와 함께 사용하여 인코딩된 이미지 latents의 노이즈를 제거하는 데 사용되는 스케줄러. - vae (AutoencoderKL) — 이미지를 잠재 표현으로 인코딩하고 디코딩하는 Variational Auto-Encoder (VAE) 모델.
- text_encoder (
CLIPTextModel) — 구체적으로 clip-vit-large-patch14 변형을 사용하는 CLIP입니다. - text_encoder_2 (
T5EncoderModel) — 구체적으로 google/t5-v1_1-xxl 변형인 T5입니다. - tokenizer (
CLIPTokenizer) — CLIPTokenizer 클래스의 토크나이저. - tokenizer_2 (
T5TokenizerFast) — T5TokenizerFast 클래스의 두 번째 Tokenizer.
텍스트-이미지 생성을 위한 Flux 파이프라인.
참고: https://blackforestlabs.ai/announcing-black-forest-labs/
__call__
< source >( prompt: str | list[str] = Noneprompt_2: str | list[str] | None = Nonenegative_prompt: str | list[str] = Nonenegative_prompt_2: str | list[str] | None = Nonetrue_cfg_scale: float = 1.0height: int | None = Nonewidth: int | None = Nonenum_inference_steps: int = 28sigmas: list[float] | None = Noneguidance_scale: float = 7.0control_guidance_start: float | list[float] = 0.0control_guidance_end: float | list[float] = 1.0control_image: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]] = Nonecontrol_mode: int | list[int] | None = Nonecontrolnet_conditioning_scale: float | list[float] = 1.0num_images_per_prompt: int | None = 1generator: typing.Union[torch.Generator, list[torch.Generator], NoneType] = Nonelatents: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Noneprompt_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Nonepooled_prompt_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Noneip_adapter_image: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor], NoneType] = Noneip_adapter_image_embeds: list[torch.Tensor] | None = Nonenegative_ip_adapter_image: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor], NoneType] = Nonenegative_ip_adapter_image_embeds: list[torch.Tensor] | None = Nonenegative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Nonenegative_pooled_prompt_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Noneoutput_type: str | None = 'pil'return_dict: bool = Truejoint_attention_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = Nonecallback_on_step_end: typing.Optional[typing.Callable[[int, int], NoneType]] = Nonecallback_on_step_end_tensor_inputs: list = ['latents']max_sequence_length: int = 512 ) → ~pipelines.flux.FluxPipelineOutput or tuple
매개변수
- prompt (
str또는list[str], 선택 사항) — 이미지 생성을 안내할 프롬프트입니다. 정의되지 않은 경우prompt_embeds를 대신 전달해야 합니다. - prompt_2 (
str또는list[str], 선택) —tokenizer_2및text_encoder_2에 전송할 프롬프트입니다. 정의되지 않은 경우prompt가 대신 사용됩니다. - negative_prompt (
str또는list[str], 선택 사항) — 이미지 생성을 안내하지 않을 프롬프트입니다. 정의되지 않은 경우negative_prompt_embeds를 대신 전달해야 합니다. 가이던스를 사용하지 않을 때 무시됩니다(즉,true_cfg_scale가1보다 크지 않으면 무시됩니다). - negative_prompt_2 (
str또는list[str], 선택) —tokenizer_2및text_encoder_2에 전송할 이미지 생성을 유도하지 않을 프롬프트입니다. 정의되지 않은 경우, 모든 text-encoder에negative_prompt가 사용됩니다. - true_cfg_scale (
float, 선택 사항, 기본값 1.0) —true_cfg_scale> 1이고negative_prompt가 제공되면 True classifier-free guidance(guidance scale)가 활성화됩니다. - height (
int, 선택 사항, 기본값은 self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) — 생성된 이미지의 픽셀 단위 높이입니다. 최적의 결과를 위해 기본값은 1024로 설정됩니다. - width (
int, 선택 사항, 기본값은 self.unet.config.sample_size * self.vae_scale_factor) — 생성된 이미지의 픽셀 단위 너비입니다. 최적의 결과를 위해 기본값은 1024로 설정되어 있습니다. - num_inference_steps (
int, 선택 사항, 기본값 50) — 디노이징 단계의 수입니다. 디노이징 단계가 많을수록 일반적으로 더 높은 품질의 이미지를 생성하지만, 추론 속도가 느려집니다. - sigmas (
list[float], 선택 사항) —set_timesteps메서드에sigmas인수를 지원하는 스케줄러의 노이즈 제거 과정에 사용할 커스텀 시그마입니다. 정의되지 않은 경우,num_inference_steps가 전달될 때의 기본 동작이 사용됩니다. - guidance_scale (
float, 선택 사항, 기본값 7.0) — Classifier-Free Diffusion Guidance에서 정의한 guidance scale입니다.guidance_scale은 Imagen Paper의 방정식 2의w로 정의됩니다.guidance_scale > 1로 설정하면 guidance scale이 활성화됩니다. guidance scale이 높을수록prompt텍스트와 밀접하게 연결된 이미지를 생성하도록 유도하지만, 일반적으로 이미지 품질이 낮아지는 대가를 치릅니다. - control_guidance_start (
float또는list[float], 선택 사항, 기본값 0.0) — ControlNet이 적용을 시작하는 전체 스텝의 비율입니다. - control_guidance_end (
float또는list[float], 선택 사항, 기본값 1.0) — ControlNet이 적용을 중단하는 전체 스텝의 비율입니다. - control_image (
torch.Tensor,PIL.Image.Image,np.ndarray,list[torch.Tensor],list[PIL.Image.Image],list[np.ndarray], —list[list[torch.Tensor]],list[list[np.ndarray]]또는list[list[PIL.Image.Image]]): 생성을 위해unet에 가이드를 제공하기 위한 ControlNet 입력 조건입니다. 타입이torch.Tensor으로 지정된 경우, ControlNet에 그대로 전달됩니다.PIL.Image.Image도 이미지로 수용할 수 있습니다. 출력 이미지의 차원은 기본적으로image의 차원을 따릅니다. height와/또는 width가 전달되면,image는 그에 맞게 리사이즈됩니다.init에서 여러 ControlNet이 지정된 경우, 각 리스트 요소가 단일 ControlNet의 입력으로 올바르게 배치될 수 있도록 리스트로 이미지를 전달해야 합니다. - controlnet_conditioning_scale (
float또는list[float], 선택 사항, 기본값 1.0) — ControlNet의 출력은 원래unet의 잔차(residual)에 더해지기 전에controlnet_conditioning_scale로 곱해집니다.init에서 여러 ControlNet을 지정했다면, 해당 스케일을 리스트로 설정할 수 있습니다. - control_mode (
int또는list[int],, 선택 사항, 기본값 None) — ControlNet-Union을 적용할 때 사용할 제어 모드입니다. - num_images_per_prompt (
int, 선택 사항, 기본값 1) — 프롬프트당 생성할 이미지의 수입니다. - generator (
torch.Generator또는list[torch.Generator], 선택 사항) — 생성을 결정적으로 만들기 위한 torch generator 하나 또는 목록 - latents (
torch.FloatTensor, 선택 사항) — 이미지 생성의 입력으로 사용할 가우시안 분포에서 샘플링된 사전 생성된 노이즈 latents입니다. 동일한 생성을 다른 프롬프트로 조정하는 데 사용할 수 있습니다. 제공되지 않으면, 제공된 무작위generator를 사용하여 샘플링하여 latents 텐서가 생성됩니다. - prompt_embeds (
torch.FloatTensor, 선택) — 미리 생성된 텍스트 임베딩입니다. 텍스트 입력을 쉽게 조정하는 데 사용할 수 있으며, 예를 들어 프롬프트 가중치 설정에 활용할 수 있습니다. 제공되지 않으면prompt입력 인자로부터 텍스트 임베딩이 생성됩니다. - pooled_prompt_embeds (
torch.FloatTensor, 선택) — 미리 생성된 풀링된 텍스트 임베딩입니다. 텍스트 입력을 쉽게 조정하는 데 사용할 수 있으며, 예를 들어 프롬프트 가중치 설정에 활용할 수 있습니다. 제공되지 않으면prompt입력 인자로부터 풀링된 텍스트 임베딩이 생성됩니다. - negative_prompt_embeds (
torch.FloatTensor, optional) — 미리 생성된 부정 텍스트 임베딩입니다. 프롬프트 가중치와 같은 텍스트 입력을 쉽게 조정하는 데 사용할 수 있습니다. e.g. 제공되지 않으면negative_prompt입력 인수에서 negative_prompt_embeds가 생성됩니다. - negative_pooled_prompt_embeds (
torch.FloatTensor, 선택) — 미리 생성된 negative pooled text embeddings입니다. 텍스트 입력을 쉽게 조정하는 데 사용할 수 있으며, 예를 들어 프롬프트 가중치 설정에 활용할 수 있습니다. 제공되지 않으면negative_prompt입력 인자로부터 pooled negative_prompt_embeds가 생성됩니다. - ip_adapter_image — (
PipelineImageInput, 선택): IP Adapters와 함께 사용할 선택적 이미지 입력입니다. - ip_adapter_image_embeds (
list[torch.Tensor], 선택 사항) — IP-Adapter를 위한 사전 생성된 이미지 임베딩입니다. IP-Adapter의 수와 동일한 길이의 리스트여야 합니다. 각 요소는(batch_size, num_images, emb_dim)형태의 텐서여야 합니다. 제공되지 않으면ip_adapter_image입력 인자로부터 임베딩이 계산됩니다. - negative_ip_adapter_image —
(
PipelineImageInput, 선택): IP Adapters와 함께 사용할 선택적 이미지 입력입니다. - negative_ip_adapter_image_embeds (
list[torch.Tensor], 선택 사항) — IP-Adapter를 위한 사전 생성된 이미지 임베딩입니다. IP-Adapter의 수와 동일한 길이의 리스트여야 합니다. 각 요소는(batch_size, num_images, emb_dim)형태의 텐서여야 합니다. 제공되지 않으면ip_adapter_image입력 인자로부터 임베딩이 계산됩니다. - output_type (
str, 선택 사항, 기본값"pil") — 이미지 생성의 출력 형식입니다. PIL:PIL.Image.Image또는np.array중 하나를 선택합니다. - return_dict (
bool, 선택 사항, 기본값True) — 일반 튜플 대신~pipelines.flux.FluxPipelineOutput를 반환할지 여부. - joint_attention_kwargs (
dict, 선택 사항) — 지정된 경우 diffusers.models.attention_processor의self.processor에서 정의된AttentionProcessor로 전달되는 kwargs 사전입니다. - callback_on_step_end (
Callable, 선택 사항) — 추론 중 각 디노이징 단계의 끝에서 호출되는 함수입니다. 이 함수는 다음 인수를 받아 호출됩니다:callback_on_step_end(self: DiffusionPipeline, step: int, timestep: int, callback_kwargs: Dict).callback_kwargs에는callback_on_step_end_tensor_inputs로 지정된 모든 텐서 목록이 포함됩니다. - callback_on_step_end_tensor_inputs (
list, 선택 사항) —callback_on_step_end함수의 텐서 입력 목록입니다. 목록에 지정된 텐서는callback_kwargs인수로 전달됩니다. 파이프라인 클래스의._callback_tensor_inputs속성에 나열된 변수만 포함할 수 있습니다. - max_sequence_length (
int, 기본값 512) —prompt에 사용할 최대 시퀀스 길이입니다.
반환값
~pipelines.flux.FluxPipelineOutput 또는 tuple
return_dict가 True인 경우 ~pipelines.flux.FluxPipelineOutput, 그렇지 않으면 tuple입니다. tuple을 반환할 경우 첫 번째 요소는 생성된 이미지의 목록입니다.
생성을 위해 파이프라인을 호출할 때 호출되는 함수.
예:
>>> import torch
>>> from diffusers.utils import load_image
>>> from diffusers import FluxControlNetPipeline
>>> from diffusers import FluxControlNetModel
>>> base_model = "black-forest-labs/FLUX.1-dev"
>>> controlnet_model = "InstantX/FLUX.1-dev-controlnet-canny"
>>> controlnet = FluxControlNetModel.from_pretrained(controlnet_model, torch_dtype=torch.bfloat16)
>>> pipe = FluxControlNetPipeline.from_pretrained(
... base_model, controlnet=controlnet, torch_dtype=torch.bfloat16
... )
>>> pipe.to("cuda")
>>> control_image = load_image("https://huggingface.co/InstantX/SD3-Controlnet-Canny/resolve/main/canny.jpg")
>>> prompt = "A girl in city, 25 years old, cool, futuristic"
>>> image = pipe(
... prompt,
... control_image=control_image,
... control_guidance_start=0.2,
... control_guidance_end=0.8,
... controlnet_conditioning_scale=1.0,
... num_inference_steps=28,
... guidance_scale=3.5,
... ).images[0]
>>> image.save("flux.png")encode_prompt
< source >( prompt: str | list[str]prompt_2: str | list[str] | None = Nonedevice: typing.Optional[torch.device] = Nonenum_images_per_prompt: int = 1prompt_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Nonepooled_prompt_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Nonemax_sequence_length: int = 512lora_scale: float | None = None )
매개변수
- prompt (
str또는list[str], 선택 사항) — 인코딩할 프롬프트 - prompt_2 (
str또는list[str], 선택 사항) —tokenizer_2및text_encoder_2에 전송할 프롬프트입니다. 정의되지 않은 경우, 모든 text-encoder에서prompt가 사용됩니다. - device — (
torch.device): torch device - num_images_per_prompt (
int) — 프롬프트당 생성할 이미지 수 - prompt_embeds (
torch.FloatTensor, 선택) — 미리 생성된 텍스트 임베딩입니다. 텍스트 입력을 쉽게 조정하는 데 사용할 수 있으며, 예를 들어 프롬프트 가중치 설정에 활용할 수 있습니다. 제공되지 않으면prompt입력 인자로부터 텍스트 임베딩이 생성됩니다. - pooled_prompt_embeds (
torch.FloatTensor, 선택) — 미리 생성된 풀링된 텍스트 임베딩입니다. 텍스트 입력을 쉽게 조정하는 데 사용할 수 있으며, 예를 들어 프롬프트 가중치 설정에 활용할 수 있습니다. 제공되지 않으면prompt입력 인자로부터 풀링된 텍스트 임베딩이 생성됩니다. - lora_scale (
float, 선택 사항) — LoRA 레이어가 로드된 경우 텍스트 인코더의 모든 LoRA 레이어에 적용될 LoRA 스케일입니다.
FluxPipelineOutput
클래스 diffusers.pipelines.flux.pipeline_output.FluxPipelineOutput
< source >( images: list[PIL.Image.Image] | numpy.ndarray )
매개변수
Flux 이미지 생성 파이프라인의 출력 클래스입니다.