T2iadapter Openpose Sd14v1

🚀 T2I Adapter - Openpose

T2I Adapter是一個為Stable Diffusion提供額外條件控制的網絡。每個T2I檢查點接收不同類型的條件作為輸入，並與特定的基礎Stable Diffusion檢查點配合使用。此檢查點為Stable Diffusion 1.4檢查點提供Openpose條件控制。

🚀 快速開始

依賴安裝

pip install diffusers transformers controlnet_aux

運行代碼

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

openpose = OpenposeDetector.from_pretrained('lllyasviel/ControlNet')

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

image = openpose(image)

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

adapter = T2IAdapter.from_pretrained("TencentARC/t2iadapter_openpose_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="iron man flying", image=image, generator=generator).images[0]

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

示例圖片

✨ 主要特性

T2I Adapter能夠為Stable Diffusion提供額外的條件控制，不同的檢查點可以接收不同類型的條件輸入，從而實現多樣化的圖像生成控制。

📚 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	一張帶有8x8調色板的圖像。
TencentARC/t2iadapter_canny_sd14v1 使用Canny邊緣檢測訓練	一張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	一張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	一張灰度圖像，黑色代表深區域，白色代表淺區域。
TencentARC/t2iadapter_openpose_sd14v1 使用OpenPose骨骼圖像訓練	一張OpenPose骨骼圖像。
TencentARC/t2iadapter_keypose_sd14v1 使用mmpose骨架圖像訓練	一張mmpose骨架圖像。
TencentARC/t2iadapter_seg_sd14v1 使用語義分割訓練	一張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。