diffusers/docs/source/ko/using-diffusers/depth2img.md

Text-guided depth-to-image 생성

[[open-in-colab]]

[StableDiffusionDepth2ImgPipeline]을 사용하면 텍스트 프롬프트와 초기 이미지를 전달하여 새 이미지의 생성을 조절할 수 있습니다. 또한 이미지 구조를 보존하기 위해 depth_map을 전달할 수도 있습니다. depth_map이 제공되지 않으면 파이프라인은 통합된 depth-estimation model을 통해 자동으로 깊이를 예측합니다.

먼저 [StableDiffusionDepth2ImgPipeline]의 인스턴스를 생성합니다:

import torch
import requests
from PIL import Image

from diffusers import StableDiffusionDepth2ImgPipeline

pipe = StableDiffusionDepth2ImgPipeline.from_pretrained(
    "stabilityai/stable-diffusion-2-depth",
    torch_dtype=torch.float16,
).to("cuda")

이제 프롬프트를 파이프라인에 전달합니다. 특정 단어가 이미지 생성을 가이드 하는것을 방지하기 위해 negative_prompt를 전달할 수도 있습니다:

url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
init_image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)
prompt = "two tigers"
n_prompt = "bad, deformed, ugly, bad anatomy"
image = pipe(prompt=prompt, image=init_image, negative_prompt=n_prompt, strength=0.7).images[0]
image

Input	Output

아래의 Spaces를 가지고 놀며 depth map이 있는 이미지와 없는 이미지의 차이가 있는지 확인해 보세요!