import cv2import torchimport numpy as npfrom PIL import Imagefrom diffusers import StableDiffusionControlNetPipeline, ControlNetModel, DPMSolverMultistepScheduler 初始化ControlNet和Stable Diffusion管道 canny_image = Image.fromarray(image)# canny_image.save('canny.png')# for deterministic generationgenerator...
StableDiffusionControlNetPipeline接受以下参数: controlnet_conditioning_scale -在将controlnet的输出添加到原始unet的剩余部分之前,将它们乘以controlnet_conditioning_scale。默认为1.0,接受0.0-1.0之间的任何值。 运行脚本,可以得到类似下面输出: 让我们用不同的输入图像和设置重新运行脚本: image = pipe( "a beautiful...
controlnet-aux 模块支持将图像转换为 OpenPose 骨骼图像。我们创建一个名为 pose_inference.py 的新 Python 文件并添加以下导入: import torch from PIL import Image from controlnet_aux import OpenposeDetector from diffusers import StableDiffusionControlNetPipeline, ControlNetModel, DPMSolverMultistepScheduler 继...
ControlNet 是一种通过添加额外条件来控制Stable Diffusion模型的神经网络结构。它提供了一种在文本到图像生成过程中通过条件输入(例如 涂鸦、边缘图、分割图、姿势关键点 等)增强 Stable Diffusion 的方法。因此,生成的图像将更加接近 ControlNet 中的输入图像的要求,这比图像到图像生成等传统方法有很大改进。 此外,可...
from diffusers import StableDiffusionControlNetPipeline, ControlNetModel, DPMSolverMultistepScheduler 初始化ControlNet和Stable Diffusion管道: canny_image = Image.fromarray(image) # canny_image.save('canny.png') # for deterministic generation generator = torch.Generator(device='cuda').manual_seed(12345)...
from diffusers import StableDiffusionControlNetPipeline, ControlNetModel, DPMSolverMultistepScheduler 初始化ControlNet和Stable Diffusion管道 canny_image = Image.fromarray(image) # canny_image.save('canny.png') # for deterministic generation generator = torch.Generator(device='cuda').manual_seed(12345) ...
ControlNet是一种通过添加额外条件来控制扩散模型的神经网络结构。它提供了一种增强稳定扩散的方法,在文本到图像生成过程中使用条件输入,如涂鸦、边缘映射、分割映射、pose关键点等。可以让生成的图像将更接近输入图像,这比传统的图像到图像生成方法有了很大的改进。
controlnet_path = "/mnt/sda/qilibin/project/diffusers-main/examples/controlnet/modeldir/checkpoint-8500/controlnet" controlnet = ControlNetModel.from_pretrained(controlnet_path, torch_dtype=torch.float16) pipe = StableDiffusionControlNetPipeline.from_pretrained( ...
from diffusers import StableDiffusionControlNetPipeline, ControlNetModel, DPMSolverMultistepScheduler 初始化ControlNet和Stable Diffusion管道 canny_image = Image.fromarray(image) # canny_image.save('canny.png') # for deterministic generation generator = torch.Generator(device='cuda').manual_seed(12345) ...
pipe = StableDiffusionControlNetPipeline.from_pretrained("runwayml/stable-diffusion-v1-5",controlnet=controlnet,torch_dtype=torch.float16 ) # change theschedulerpipe.scheduler = DPMSolverMultistepScheduler.from_config(pipe.scheduler.config) #enablexformers (optional), requires xformers installation ...