类似Diffusers 中的 其他 Pipeline,Diffusers 同样为 ControlNet 提供了 StableDiffusionControlNetPipeline 供用户使用。StableDiffusionControlNetPipeline 的核心是 controlnet 参数,它接收用户指定的训练过的 ControlNetModel 实例作为输入,同时保持扩散模型的预训练权重不变。 Hugging Face 文档里对各种 Pipeline 的介绍:ht...
类似Diffusers 中的其他 Pipeline,Diffusers 同样为 ControlNet 提供了StableDiffusionControlNetPipeline供用户使用。StableDiffusionControlNetPipeline的核心是controlnet参数,它接收用户指定的训练过的ControlNetModel实例作为输入,同时保持扩散模型的预训练权重不变。 本文将介绍StableDiffusionControlNetPipeline的多个不同用例。...
类似Diffusers 中的其他 Pipeline,Diffusers 同样为 ControlNet 提供了StableDiffusionControlNetPipeline供用户使用。StableDiffusionControlNetPipeline的核心是controlnet参数,它接收用户指定的训练过的ControlNetModel实例作为输入,同时保持扩散模型的预训练权重不变。 本文将介绍StableDiffusionControlNetPipeline的多个不同用例。...
fromdiffusersimportStableDiffusionControlNetPipeline,ControlNetModelimporttorch controlnet=ControlNetModel.from_pretrained("lllyasviel/sd-controlnet-canny",torch_dtype=torch.float16)pipe=StableDiffusionControlNetPipeline.from_pretrained("runwayml/stable-diffusion-v1-5",controlnet=controlnet,torch_dtype=torch....
此外，我们也支持 ControlNet+Inpainting，并提供了适配 diffusers 的 pipeline，以及多条件控制的 Multi-ControlNet。代码开源在：https://github.com/haofanwang/ControlNet-for-Diffusers T2I-Adapter for diffusers 与 ControlNet 相似，我们也同时支持了同期开源的 T2I-Adapter 到 diffusers 的适配。代码开源在：...
在上面的代码中,我们首先加载了训练好的ControlNet模型。然后,我们初始化了一个DiffusionPipeline生成器,该生成器将负责实际的图像生成过程。接着,我们输入了一个文本描述作为生成图像的依据,并通过pipeline方法生成了图像。最后,我们使用PIL库中的show方法显示了生成的图像。 六、总结 通过本文的介绍,你应该已经了解了如...
Diffusers pipeline使用 1.构建pipe diffusers提供text to image,image to image和inpainting三种类别的pipeline,每种pipeline都提供标准pipeline和controlnet pipeline两类。 构建一个pipeline很简单: from diffusers import StableDiffusionPipeline import torch pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained( pretrained...
对于ControlNet,我们还需要定义一个ControlNet模型架构,这通常是一个卷积神经网络(CNN),用于处理条件输入。 from diffusers import StableDiffusionPipeline, ControlNetModel from transformers import AutoModel # 加载预训练的Stable Diffusion模型 stable_diffusion = StableDiffusionPipeline.from_pretrained('CompVis/stable...
此外,我们也支持 ControlNet+Inpainting,并提供了适配 diffusers 的 pipeline, 以及多条件控制的 Multi-ControlNet。 代码开源在: https://github.com/haofanwang/ControlNet-for-Diffusers T2I-Adapter for diffusers 与ControlNet 相似,我们也同时支持了同期开源的 T2I-Adapter 到 diffusers 的适配。
class KandinskyV22ControlnetPipeline(DiffusionPipeline): """文档字符串,描述使用 Kandinsky 进行文本到图像生成的管道 该模型继承自 [`DiffusionPipeline`]。查看超类文档以获取库实现的通用方法(例如下载或保存、在特定设备上运行等) 参数: scheduler ([`DDIMScheduler`]): ...