Кастомне редагування зображень
Генерація зображень за допомогою ШІ вже вражає, але деякі моделі підтримують і кастомне редагування зображень — мультимодальний варіант генерації, який приймає і текстовий запит, і вихідне зображення. Спробуйте змінити цей відомий автопортрет Ван Ґоґа, перетворивши його на персонажа мультфільму — Снупі, використовуючи StableDiffusionControlNetPipeline:

Примітка: Інференс у дифузійних моделях може тривати довго, тож ми заздалегідь завантажили для вас згенероване зображення. Запуск інших підказок не згенерує нові зображення.
Версію зображення з фільтром Canny уже підготовлено (canny_image). Класи StableDiffusionControlNetPipeline і ControlNetModel імпортовано з бібліотеки diffusers. Список генераторів (generator) створено.
Ця вправа є частиною курсу
Багатомодальні моделі з Hugging Face
Інструкції до вправи
- Завантажте
ControlNetModelз контрольної точкиlllyasviel/sd-controlnet-canny. - Завантажте
StableDiffusionControlNetPipelineз контрольної точкиrunwayml/stable-diffusion-v1-5, передавши наданийcontrolnet. - Запустіть конвеєр, використовуючи
prompt,canny_image, а також наданіnegative_promptіgenerator.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
## 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()