BRIA 2.3 ControlNet Recoloring

🚀 BRIA 2.3 ControlNet Recoloringモデルカード

BRIA 2.3 ControlNet-Recoloringは、BRIA 2.3 Text-to-Imageを基礎として学習されたモデルです。このモデルは、テキストプロンプトと入力画像のグレースケール画像を元に、高品質な画像の生成を可能にします。これにより、同じ形状を持つ画像の異なるバリエーションを作成することができます。

BRIA 2.3は、当社の信頼できるデータパートナーから取得したライセンス付きデータのみを使用してゼロから学習されています。したがって、商用利用に安全であり、著作権やプライバシー侵害、有害コンテンツの軽減に関する完全な法的責任を負います。つまり、当社のデータセットには、架空のキャラクター、ロゴ、商標、著名人、有害コンテンツ、またはプライバシー侵害コンテンツなどの著作権保護された素材は含まれていません。

詳細な情報、チュートリアル、ツール、および他のユーザーとのコミュニケーションについては、Discordコミュニティに参加してください！

✨ 主な機能

モデルの説明

• 開発元: BRIA AI
• モデルタイプ: ControlNet for Latent diffusion
• ライセンス: bria-2.3
• モデルの説明: BRIA 2.3 Text-to-Imageモデル用のControlNet Recoloring。このモデルは、テキストと条件付き画像のグレースケール画像を元に画像を生成します。
• 詳細情報のリソース: BRIA AI

🚀 クイックスタート

アクセスの取得

BRIA 2.3 ControlNet-Recoloringを使用するには、BRIA 2.3 Text-to-Imageへのアクセスが必要です。詳細については、こちらをクリックしてください。

📦 インストール

pip install diffusers

💻 使用例

基本的な使用法

from diffusers import ControlNetModel, StableDiffusionXLControlNetPipeline
import torch

controlnet = ControlNetModel.from_pretrained(
    "briaai/BRIA-2.3-ControlNet-Recoloring",
    torch_dtype=torch.float16
)

pipe = StableDiffusionXLControlNetPipeline.from_pretrained(
    "briaai/BRIA-2.3",
    controlnet=controlnet,
    torch_dtype=torch.float16,
)
pipe.to("cuda")

prompt = "A portrait of a Beautiful and playful ethereal singer, golden designs, highly detailed, blurry background"
negative_prompt = "Logo,Watermark,Text,Ugly,Morbid,Extra fingers,Poorly drawn hands,Mutation,Blurry,Extra limbs,Gross proportions,Missing arms,Mutated hands,Long neck,Duplicate,Mutilated,Mutilated hands,Poorly drawn face,Deformed,Bad anatomy,Cloned face,Malformed limbs,Missing legs,Too many fingers"

# Calculate Recoloring image
input_image = cv2.imread('pics/singer.png')
recoloring_image = Image.fromarray(input_image).convert('L').convert('RGB')

image = pipe(prompt=prompt, negative_prompt=negative_prompt, image=recoloring_image, controlnet_conditioning_scale=1.0, height=1024, width=1024).images[0]

📄 ライセンス

このモデルは、bria-2.3ライセンスの下で提供されています。