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Text-guided depth-to-image 생성

`StableDiffusionDepth2ImgPipeline`을 사용하면 텍스트 프롬프트와 초기 이미지를 전달하여 새 이미지의 생성을 조절할 수 있습니다. 또한 이미지 구조를 보존하기 위해 `depth_map`을 전달할 수도 있습니다. `depth_map`이 제공되지 않으면 파이프라인은 통합된 depth-estimation model을 통해 자동으로 깊이를 예측합니다.

먼저 `StableDiffusionDepth2ImgPipeline`의 인스턴스를 생성합니다:

    import torch
    import requests
    from PIL import Image

    from diffusers import StableDiffusionDepth2ImgPipeline

    pipe = StableDiffusionDepth2ImgPipeline.from_pretrained(
        "stabilityai/stable-diffusion-2-depth",
        torch_dtype=torch.float16,
    ).to("cuda")

이제 프롬프트를 파이프라인에 전달합니다. 특정 단어가 이미지 생성을 가이드 하는것을 방지하기 위해 `negative_prompt`를 전달할 수도 있습니다:

    url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
    init_image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)
    prompt = "two tigers"
    n_prompt = "bad, deformed, ugly, bad anatomy"
    image = pipe(prompt=prompt, image=init_image, negative_prompt=n_prompt, strength=0.7).images[0]
    image

Input | Output
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아래의 Spaces를 가지고 놀며 depth map이 있는 이미지와 없는 이미지의 차이가 있는지 확인해 보세요!

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