Bokeh Depth Controlnet

🚀 Bokeh_Depth_Controlnet

Bokeh_Depth_Controlnetは、深度情報を利用して、よりリアルな被写界深度効果と空間構造制御を実現するテキスト・イメージ変換モデルです。

🚀 クイックスタート

このモデルは、入力された深度情報マップを基に、基底モデルが深度情報を統合して制御し、よりリアルな被写界深度効果と空間構造制御を実現します。

✨ 主な機能

• 深度情報の活用: 深度推定モデルによって生成された深度情報マップを入力として利用し、画像内の空間関係をよりよく理解します。
• 精密な被写界深度制御: 深度マップを使用することで、より精密な被写界深度制御と立体的な効果の生成が可能です。

📚 ドキュメント

入出力情報

• 入力画像: 深度推定モデルによって生成された深度情報マップ
• 出力画像: 基底モデルが深度情報を統合して制御し、よりリアルな被写界深度効果と空間構造制御を実現した画像

サンプル

入力	出力	プロンプト
		老人
		白いスーツとヘルメットを着た一人の宇宙飛行士が、バックパックを背負って、星の銀河の下で岩だらけの赤い風景を散歩している
		鷲、黒い背景
		結晶の心が、コケに覆われた節だらけの丸太の上に置かれ、銀河を背景にしている

💻 使用例

基本的な使用法

ローカル推論にはComfyUIの使用をおすすめします。

高度な使用法

import torch
from diffusers import StableDiffusion3ControlNetPipeline
from diffusers import SD3ControlNetModel
from diffusers.utils import load_image

controlnet = SD3ControlNetModel.from_pretrained("tensorart/Bokeh_Depth_Controlnet")
pipe = StableDiffusion3ControlNetPipeline.from_pretrained(
    "tensorart/bokeh_3.5_medium",
    controlnet=controlnet
)
pipe.to("cuda", torch.float16)

control_image = load_image("https://huggingface.co/tensorart/Bokeh_Depth_Controlnet/resolve/main/images/001_depth.png")
prompt = "A old man talking"
negative_prompt ="anime,render,cartoon,3d,bad hands,extra finger"
negative_prompt_3=""

image = pipe(
    prompt, 
    num_inference_steps=28,
    negative_prompt=negative_prompt, 
    negative_prompt_3=negative_prompt_3,
    control_image=control_image, 
    height=1440,
    width=1440,
    guidance_scale=4,
    controlnet_conditioning_scale=0.85
).images[0]
image.save('image.jpg')

📄 ライセンス

• ライセンス名: stabilityai-ai-community
• ライセンスリンク: LICENSE.md

🔗 コンタクト

• ウェブサイト: https://tensor.art https://tusiart.com
• 開発者: TensorArt
• API: https://tams.tensor.art/