BaşlayınÜcretsiz başlayın

Özel görüntü düzenleme

Yapay zekâ ile görüntü üretimi zaten oldukça havalı; ancak bazı modeller, hem bir metin komutu hem de kaynak bir görsel alan çok modlu bir görüntü üretimi çeşidi olan özel görüntü düzenlemeyi de destekler. StableDiffusionControlNetPipeline kullanarak Van Gogh'un ünlü otoportresini çizgi film karakteri Snoopy'ye dönüştürmeyi dene:

Famous Van Gogh painting

Not: Diffusion modellerinde çıkarım uzun sürebilir, bu yüzden senin için üretilmiş görseli önceden yükledik. Farklı komutlar çalıştırmak yeni görseller üretmeyecektir.

Görselin Canny filtresi uygulanmış sürümü (canny_image) hazırlandı. StableDiffusionControlNetPipeline ve ControlNetModel sınıfları diffusers kütüphanesinden içe aktarıldı. Üreteç listesi (generator) oluşturuldu.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Hugging Face ile Multi-Modal Modeller

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • ControlNetModel'i lllyasviel/sd-controlnet-canny kontrol noktasından yükle.
  • Sağlanan controlnet'i geçirerek StableDiffusionControlNetPipeline'ı runwayml/stable-diffusion-v1-5 kontrol noktasından yükle.
  • Pipeline'ı verilen prompt, canny_image ve negative_prompt ile generator kullanarak çalıştır.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

## NOTE: no imports are required for this exercise
# Load a ControlNetModel from the pretrained checkpoint
controlnet = ____("____", torch_dtype=torch.float16)

# Load a pretrained StableDiffusionControlNetPipeline using the ControlNetModel
pipe = ____(
    "____", controlnet=____, torch_dtype=torch.float16
)
pipe = pipe.to("cuda")

prompt = ["Snoopy, best quality, extremely detailed"]

# Run the pipeline
output = pipe(
    ____,
    ____,
    negative_prompt=["monochrome, lowres, bad anatomy, worst quality, low quality"],
    generator=____,
    num_inference_steps=20,
)

plt.imshow(output.images[0])
plt.show()
Kodu Düzenle ve Çalıştır