T2iadapter Depth Sd14v1

🚀 T2I Adapter - Depth

T2I Adapterは、Stable Diffusionに追加の条件付けを提供するネットワークです。各T2Iチェックポイントは、異なるタイプの条件付けを入力として受け取り、特定の基本Stable Diffusionチェックポイントと共に使用されます。

このチェックポイントは、Stable Diffusion 1.4チェックポイントに対して深度の条件付けを提供します。

✨ 主な機能

T2I Adapterは、Stable Diffusionに追加の条件付けを提供することで、より多くの制御可能な能力を引き出すことができます。各チェックポイントは異なるタイプの条件付けを入力として受け取り、特定の基本Stable Diffusionチェックポイントと共に使用されます。

📦 インストール

依存関係のインストール

pip install diffusers transformers controlnet_aux

💻 使用例

基本的な使用法

from controlnet_aux import MidasDetector
from PIL import Image
from diffusers import T2IAdapter, StableDiffusionAdapterPipeline
import torch

midas = MidasDetector.from_pretrained("lllyasviel/Annotators")

image = Image.open('./images/depth_input.png')

image = midas(image)

image.save('./images/depth.png')

adapter = T2IAdapter.from_pretrained("TencentARC/t2iadapter_depth_sd14v1", torch_dtype=torch.float16)
pipe = StableDiffusionAdapterPipeline.from_pretrained(
    "CompVis/stable-diffusion-v1-4", adapter=adapter, safety_checker=None, torch_dtype=torch.float16, variant="fp16"
)

pipe.to('cuda')

generator = torch.Generator().manual_seed(1)

openpose_out = pipe(prompt="storm trooper giving a speech", image=image, generator=generator).images[0]

openpose_out.save('./images/depth_output.png')

📚 ドキュメント

モデルの詳細

チェックポイント

モデル名	制御画像の概要	制御画像の例	生成画像の例
TencentARC/t2iadapter_color_sd14v1 空間的なカラーパレットで学習	8x8のカラーパレットを持つ画像。
TencentARC/t2iadapter_canny_sd14v1 Cannyエッジ検出で学習	黒い背景に白いエッジがあるモノクロ画像。
TencentARC/t2iadapter_sketch_sd14v1 PidiNetエッジ検出で学習	黒い背景に白い輪郭がある手書きのモノクロ画像。
TencentARC/t2iadapter_depth_sd14v1 Midas深度推定で学習	黒が深い領域、白が浅い領域を表すグレースケール画像。
TencentARC/t2iadapter_openpose_sd14v1 OpenPose骨格画像で学習	OpenPose骨格画像。
TencentARC/t2iadapter_keypose_sd14v1 mmpose骨格画像で学習	mmpose骨格画像。
TencentARC/t2iadapter_seg_sd14v1 セマンティックセグメンテーションで学習	カスタムセグメンテーションプロトコル画像。
TencentARC/t2iadapter_canny_sd15v2
TencentARC/t2iadapter_depth_sd15v2
TencentARC/t2iadapter_sketch_sd15v2
TencentARC/t2iadapter_zoedepth_sd15v1

📄 ライセンス

このモデルは、Apache 2.0ライセンスの下で提供されています。