UltraEdit/diffusers/docs/source/ko/using-diffusers/img2img.md

<!--Copyright 2024 The HuggingFace Team. All rights reserved.

Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may not use this file except in compliance with
the License. You may obtain a copy of the License at

http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0

Unless required by applicable law or agreed to in writing, software distributed under the License is distributed on
an "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. See the License for the
specific language governing permissions and limitations under the License.
-->

# 텍스트 기반 image-to-image 생성

[[open-in-colab]]

[`StableDiffusionImg2ImgPipeline`]을 사용하면 텍스트 프롬프트와 시작 이미지를 전달하여 새 이미지 생성의 조건을 지정할 수 있습니다.

시작하기 전에 필요한 라이브러리가 모두 설치되어 있는지 확인하세요:

```bash
!pip install diffusers transformers ftfy accelerate
```

[`nitrosocke/Ghibli-Diffusion`](https://huggingface.co/nitrosocke/Ghibli-Diffusion)과 같은 사전학습된 stable diffusion 모델로 [`StableDiffusionImg2ImgPipeline`]을 생성하여 시작하세요.


```python
import torch
import requests
from PIL import Image
from io import BytesIO
from diffusers import StableDiffusionImg2ImgPipeline

device = "cuda"
pipe = StableDiffusionImg2ImgPipeline.from_pretrained("nitrosocke/Ghibli-Diffusion", torch_dtype=torch.float16).to(
    device
)
```

초기 이미지를 다운로드하고 사전 처리하여 파이프라인에 전달할 수 있습니다:

```python
url = "https://raw.githubusercontent.com/CompVis/stable-diffusion/main/assets/stable-samples/img2img/sketch-mountains-input.jpg"

response = requests.get(url)
init_image = Image.open(BytesIO(response.content)).convert("RGB")
init_image.thumbnail((768, 768))
init_image
```

<div class="flex justify-center">
    <img src="https://huggingface.co/datasets/YiYiXu/test-doc-assets/resolve/main/image_2_image_using_diffusers_cell_8_output_0.jpeg"/>
</div>

<Tip>

💡 `strength`는 입력 이미지에 추가되는 노이즈의 양을 제어하는 0.0에서 1.0 사이의 값입니다. 1.0에 가까운 값은 다양한 변형을 허용하지만 입력 이미지와 의미적으로 일치하지 않는 이미지를 생성합니다.

</Tip>

프롬프트를 정의하고(지브리 스타일(Ghibli-style)에 맞게 조정된 이 체크포인트의 경우 프롬프트 앞에 `ghibli style` 토큰을 붙여야 합니다) 파이프라인을 실행합니다:

```python
prompt = "ghibli style, a fantasy landscape with castles"
generator = torch.Generator(device=device).manual_seed(1024)
image = pipe(prompt=prompt, image=init_image, strength=0.75, guidance_scale=7.5, generator=generator).images[0]
image
```

<div class="flex justify-center">
    <img src="https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/diffusers/ghibli-castles.png"/>
</div>

다른 스케줄러로 실험하여 출력에 어떤 영향을 미치는지 확인할 수도 있습니다:

```python
from diffusers import LMSDiscreteScheduler

lms = LMSDiscreteScheduler.from_config(pipe.scheduler.config)
pipe.scheduler = lms
generator = torch.Generator(device=device).manual_seed(1024)
image = pipe(prompt=prompt, image=init_image, strength=0.75, guidance_scale=7.5, generator=generator).images[0]
image
```

<div class="flex justify-center">
    <img src="https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/diffusers/lms-ghibli.png"/>
</div>

아래 공백을 확인하고 `strength` 값을 다르게 설정하여 이미지를 생성해 보세요. `strength`를 낮게 설정하면 원본 이미지와 더 유사한 이미지가 생성되는 것을 확인할 수 있습니다.

자유롭게 스케줄러를 [`LMSDiscreteScheduler`]로 전환하여 출력에 어떤 영향을 미치는지 확인해 보세요.

<iframe
	src="https://stevhliu-ghibli-img2img.hf.space"
	frameborder="0"
	width="850"
	height="500"
></iframe>