to("cuda") image = Image.open('test.png').convert("RGB") outs = pipe( image=image, prompt="", negative_prompt="", strength=0.8, # 噪声强度 width=512, height=512, num_inference_steps=30, guidance_scale=7.5, num_images_per_prompt=4, ).images inpaint pipe: import torch from ...
make_image_gridimage=load_image("https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/diffusers/controlnet-img2img.jpg")defget_depth_map(image,depth_estimator):image=depth_estimator(image)["depth"]image=np.array(image)image=image[:,:,None]image=np.concatenate([image,image...
out_images = image_pipe(prompt).images fori, out_imageinenumerate(out_images): out_image.save("astronaut_rides_horse"+str(i) +".png") 示例输出: Image-To-Image 根据文本prompt和原始图像,生成新的图像。在diffusers中使用StableDiffusionImg2ImgPipeline类实现,可以看到,pipeline的必要输入有两个:prompt...
🤗 Diffusers: State-of-the-art diffusion models for image, video, and audio generation in PyTorch and FLAX. - huggingface/diffusers
快速上手 PPDiffusers介绍 PPDiffusers是一款支持多种模态（如文本图像跨模态、图像、语音）扩散模型（Diffusion Model）训练和推理的国产化工具箱，依托于PaddlePaddle框架和PaddleNLP自然语言处理开发库。该库提供了超过50种SOTA扩散模型Pipelines集合，支持文图生成（Text-to-Image Generation）、文本引导的图像编辑（Text-...
ControlNet 在 Adding Conditional Control to Text-to-Image Diffusion Models 一文中提被出,作者是 Lvmin Zhang 和 Maneesh Agrawala。它引入了一个框架,支持在扩散模型 (如 Stable Diffusion) 上附加额外的多种空间语义条件来控制生成过程。 训练ControlNet 包括以下步骤: 克隆扩散模型的预训练参数 (文中称为 可...
跟运行 Stable Diffusion image-to-image pipeline 相同的是,我们也使用了文本提示语来引导图像生成过程。不过有一些不同的是,ControlNet 允许施加更多种类的控制条件来控制图像生成过程,比如使用刚才我们创建的 Canny 边缘图就能更精确的控制生成图像的构图。
ControlNet 在 Adding Conditional Control to Text-to-Image Diffusion Models 一文中提被出,作者是 Lvmin Zhang 和 Maneesh Agrawala。它引入了一个框架,支持在扩散模型 (如 Stable Diffusion) 上附加额外的多种空间语义条件来控制生成过程。 训练ControlNet 包括以下步骤: ...
#深度好文计划#过去的几个月，我们目睹了使用基于 transformer 模型作为扩散模型的主干网络来进行高分辨率文生图 (text-to-image，T2I) 的趋势。和一开始的许多扩散模型普遍使用 UNet 架构不同，这些模型使用 transformer 架构作为扩散过程的主模型。由于 transformer 的性质，这些主干网络表现出了良好的可扩展性，模型...
ControlNet 在Adding Conditional Control to Text-to-Image Diffusion Models一文中提被出,作者是 Lvmin Zhang 和 Maneesh Agrawala。它引入了一个框架,支持在扩散模型(如 Stable Diffusion) 上附加额外的多种空间语义条件来控制生成过程。 训练ControlNet 包括以下步骤: ...