SDXL和ControlNet代码
时间: 2025-04-28 14:05:15 浏览: 39
### SDXL ControlNet 示例代码实现
为了展示如何使用 SDXL 和 ControlNet 进行图像生成,下面提供了一个完整的 Python 代码示例。这段代码展示了如何加载预训练模型并设置管道来执行基于边缘检测的控制网络 (Canny Edge Detection) 图像到图像转换。
```python
from diffusers import StableDiffusionXLControlNetPipeline, ControlNetModel, AutoencoderKL
import torch
# 加载 ControlNet 模型
controlnet = ControlNetModel.from_pretrained(
"diffusers/controlnet-canny-sdxl-1.0",
torch_dtype=torch.float16,
use_safetensors=True
)
# 加载 VAE 解码器
vae = AutoencoderKL.from_pretrained(
"madebyollin/sdxl-vae-fp16-fix",
torch_dtype=torch.float16,
use_safetensors=True
)
# 创建稳定扩散 XL 控制网管道实例
pipe = StableDiffusionXLControlNetPipeline.from_pretrained(
"stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0",
controlnet=controlnet,
vae=vae,
torch_dtype=torch.float16,
use_safetensors=True
)
# 启用 CPU 卸载功能以节省内存资源
pipe.enable_model_cpu_offload()
# 设置推理参数
prompt = "A beautiful landscape with mountains and rivers"
image_guidance_scale = 7.5
num_inference_steps = 20
# 执行推理过程
output_image = pipe(prompt=prompt, image=image_path, num_inference_steps=num_inference_steps).images[0]
# 显示或保存输出图片
output_image.show()
```
上述代码片段说明了如何利用 `StableDiffusionXLControlNetPipeline` 来构建一个可以接受提示词和输入图像作为条件来进行风格迁移的任务流程[^3]。通过调整不同的超参数如 `image_guidance_scale`, 用户可以获得不同效果的结果。
#### 关键组件解释:
- **ControlNet Model**: 使用特定于 Canny 边缘检测算法的版本。
- **AutoencoderKL**: 负责编码/解码潜在空间表示。
- **StableDiffusionXLControlNetPipeline**: 将所有部分组合在一起形成端到端的工作流。
此配置允许开发者轻松集成高级视觉处理技术进入自己的应用程序中,同时也支持自定义扩展以适应更广泛的应用场景需求。
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