T2iadapter Sketch Sd15v2

🚀 T2I Adapter - Sketch

T2I Adapter是一個為Stable Diffusion提供額外條件的網絡。每個T2I檢查點以不同類型的條件作為輸入，並與特定的基礎Stable Diffusion檢查點一起使用。此檢查點為Stable Diffusion 1.5檢查點提供草圖條件。

🚀 快速開始

依賴安裝

pip install diffusers transformers controlnet_aux

運行代碼

import torch
from PIL import Image
from controlnet_aux import PidiNetDetector

from diffusers import (
    T2IAdapter,
    StableDiffusionAdapterPipeline
)

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

processor = PidiNetDetector.from_pretrained('lllyasviel/Annotators')

sketch_image = processor(image)

sketch_image.save('./images/sketch.png')

adapter = T2IAdapter.from_pretrained("TencentARC/t2iadapter_zoedepth_sd15v1", torch_dtype=torch.float16)
pipe = StableDiffusionAdapterPipeline.from_pretrained(
    "runwayml/stable-diffusion-v1-5", adapter=adapter, safety_checker=None, torch_dtype=torch.float16, variant="fp16"
)

pipe.to('cuda')

generator = torch.Generator().manual_seed(0)

sketch_image_out = pipe(prompt="royal chamber with fancy bed", image=sketch_image, generator=generator).images[0]

sketch_image_out.save('./images/sketch_image_out.png')

✨ 主要特性

T2I Adapter可提供額外條件，每個檢查點能以不同類型條件作為輸入，與特定的基礎Stable Diffusion檢查點配合使用，為圖像生成提供更多可控性。

📚 詳細文檔

模型詳情

檢查點

模型名稱	控制圖像概述	控制圖像示例	生成圖像示例
TencentARC/t2iadapter_color_sd14v1 使用空間調色板訓練	帶有8x8調色板的圖像。
TencentARC/t2iadapter_canny_sd14v1 使用Canny邊緣檢測訓練	黑色背景上帶有白色邊緣的單色圖像。
TencentARC/t2iadapter_sketch_sd14v1 使用PidiNet邊緣檢測訓練	黑色背景上帶有白色輪廓的手繪單色圖像。
TencentARC/t2iadapter_depth_sd14v1 使用Midas深度估計訓練	黑色代表深區域，白色代表淺區域的灰度圖像。
TencentARC/t2iadapter_openpose_sd14v1 使用OpenPose骨骼圖像訓練	OpenPose骨骼圖像。
TencentARC/t2iadapter_keypose_sd14v1 使用mmpose骨架圖像訓練	mmpose骨架圖像。
TencentARC/t2iadapter_seg_sd14v1 使用語義分割訓練	自定義分割協議圖像。
TencentARC/t2iadapter_canny_sd15v2
TencentARC/t2iadapter_depth_sd15v2
TencentARC/t2iadapter_sketch_sd15v2
TencentARC/t2iadapter_zoedepth_sd15v1

📄 許可證

本項目採用Apache 2.0許可證。