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...
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-Guided Image Inpainting）、...
Adding Conditional Control to Text-to-Image Diffusion Models 论文:https://hf.co/papers/2302.05543 作者Lvmin Zhang 提供的多种条件:https://hf.co/lllyasviel ControlNet 姿态举例 在这篇博客中,我们首先介绍训练 Uncanny Faces model 的步骤。这是一个基于 3D 合成人脸的人脸姿态模型(这里的 uncanny faces ...
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...
fill the masked part of an image given the image, the mask and a text prompt inpaint Text-Guided Depth-to-Image Translation adapt parts of an image guided by a text prompt while preserving structure via depth estimation from diffusers import DiffusionPipeline 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
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。
image.show() 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...
pipe=StableDiffusionPipeline.from_pretrained("CompVis/stable-diffusion-v1-4",use_auth_token=True)pipe=pipe.to("cuda")prompt="a photo of an astronaut riding a horse on mars"withautocast("cuda"):image=pipe(prompt).images[0] 如果你想提前下载模型,然后进行加载,可以先执行下面命令: ...