NF4 controlnet
时间: 2025-01-18 07:58:45 浏览: 70
### NF4 ControlNet 技术文档和使用教程
#### 控制网络概述
ControlNet 是一种用于增强扩散模型条件控制能力的技术框架。通过引入额外的条件输入,可以更精确地指导图像生成过程[^1]。
#### 安装依赖库
为了能够顺利运行基于 NF4 的 ControlNet 实验环境,建议先安装 `diffusers` 库以及相关依赖项:
```bash
pip install diffusers transformers accelerate safetensors
```
#### 加载预训练模型
对于特定于 NF4 架构下的 Flux.1 模型加载方式如下所示:
```python
from diffusers import StableDiffusionControlnetPipeline, ControlNetModel
controlnet = ControlNetModel.from_pretrained(
"lllyasviel/sd-controlnet-nf4", torch_dtype=torch.float16)
pipeline = StableDiffusionControlnetPipeline.from_pretrained(
"flux1/nf4",
controlnet=controlnet,
safety_checker=None,
torch_dtype=torch.float16).to("cuda")
```
此部分代码展示了如何利用 Hugging Face 提供的支持来快速搭建起一个带有 NF4 支持的推理管道。
#### 使用示例
下面给出一段简单的例子说明怎样调用上述构建好的 pipeline 来创建一张新图片:
```python
import cv2
import numpy as np
from PIL import Image
image_path = 'path_to_your_image.jpg'
input_image = Image.open(image_path)
output_image = pipeline(prompt="a photo of an astronaut riding a horse on mars.", image=input_image)[0]["sample"][0]
output_image.save('generated_image.png')
```
这段脚本接受用户定义的文字提示并结合给定的引导图象作为条件信息来进行创作。
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