Flux.1 Dev Controlnet Surface Normals

🚀 Flux.1-dev: Surface Normals ControlNet

このモデルは、Jasper研究チームによって開発された、Flux.1-dev のSurface Normalsマップ用ControlNetです。

🚀 クイックスタート

このモデルは、diffusers ライブラリを使って直接利用することができます。

基本的な使用法

import torch
from diffusers.utils import load_image
from diffusers import FluxControlNetModel
from diffusers.pipelines import FluxControlNetPipeline

# Load pipeline
controlnet = FluxControlNetModel.from_pretrained(
  "jasperai/Flux.1-dev-Controlnet-Surface-Normals",
  torch_dtype=torch.bfloat16
)
pipe = FluxControlNetPipeline.from_pretrained(
  "black-forest-labs/FLUX.1-dev",
  controlnet=controlnet,
  torch_dtype=torch.bfloat16
)
pipe.to("cuda")

# Load a control image
control_image = load_image(
  "https://huggingface.co/jasperai/Flux.1-dev-Controlnet-Surface-Normals/resolve/main/examples/surface.jpg"
)

prompt = "a man showing stop sign in front of window"

image = pipe(
    prompt, 
    control_image=control_image,
    controlnet_conditioning_scale=0.6,
    num_inference_steps=28, 
    guidance_scale=3.5,
    height=control_image.size[1],
    width=control_image.size[0]
).images[0]
image

高度な使用法

💡 注意: controlnet_aux ライブラリの NormalBaeDetector を使って条件付きマップを計算することができます。

from controlnet_aux import NormalBaeDetector
from diffusers.utils import load_image 

normal_bae = NormalBaeDetector.from_pretrained("lllyasviel/Annotators")

normal_bae.to("cuda")

# Load an image
im = load_image(
  "https://huggingface.co/jasperai/Flux.1-dev-Controlnet-Surface-Normals/resolve/main/examples/output.jpg"
)

surface = normal_bae(im)

🔧 技術詳細

このモデルは、Clipdropの表面法線推定モデル や、Boundary Aware Encoder (BAE) などのオープンソースの表面法線推定モデルで計算された表面法線マップを使って学習されました。

📄 ライセンス

このモデルは、Flux.1-devモデルのライセンス の下にあります。