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* why mdx? * why mdx? * why mdx? * no x for kandinksy either --------- Co-authored-by: Patrick von Platen <patrick.v.platen@gmail.com>
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# Text-guided depth-to-image 생성
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[[open-in-colab]]
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[`StableDiffusionDepth2ImgPipeline`]을 사용하면 텍스트 프롬프트와 초기 이미지를 전달하여 새 이미지의 생성을 조절할 수 있습니다. 또한 이미지 구조를 보존하기 위해 `depth_map`을 전달할 수도 있습니다. `depth_map`이 제공되지 않으면 파이프라인은 통합된 [depth-estimation model](https://github.com/isl-org/MiDaS)을 통해 자동으로 깊이를 예측합니다.
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먼저 [`StableDiffusionDepth2ImgPipeline`]의 인스턴스를 생성합니다:
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```python
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import torch
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import requests
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from PIL import Image
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from diffusers import StableDiffusionDepth2ImgPipeline
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pipe = StableDiffusionDepth2ImgPipeline.from_pretrained(
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"stabilityai/stable-diffusion-2-depth",
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torch_dtype=torch.float16,
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).to("cuda")
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```
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이제 프롬프트를 파이프라인에 전달합니다. 특정 단어가 이미지 생성을 가이드 하는것을 방지하기 위해 `negative_prompt`를 전달할 수도 있습니다:
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```python
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url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
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init_image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)
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prompt = "two tigers"
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n_prompt = "bad, deformed, ugly, bad anatomy"
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image = pipe(prompt=prompt, image=init_image, negative_prompt=n_prompt, strength=0.7).images[0]
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image
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```
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| Input | Output |
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|---------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
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| <img src="https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/diffusers/coco-cats.png" width="500"/> | <img src="https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/diffusers/depth2img-tigers.png" width="500"/> |
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아래의 Spaces를 가지고 놀며 depth map이 있는 이미지와 없는 이미지의 차이가 있는지 확인해 보세요!
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<iframe
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src="https://radames-stable-diffusion-depth2img.hf.space"
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frameborder="0"
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width="850"
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height="500"
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|
></iframe>
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