ControlNet Auxiliary 项目教程

75 0 0

ControlNet Auxiliary 项目教程

controlnet_aux项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/co/controlnet_aux

1. 项目的目录结构及介绍

ControlNet Auxiliary 项目的目录结构如下：

controlnet_aux/ ├── src/ │ └── controlnet_aux/ │ ├── __init__.py │ ├── processor.py │ └── ... ├── tests/ │ └── ... ├── .gitignore ├── LICENSE.txt ├── README.md ├── setup.py └── ...

目录结构介绍

src/controlnet_aux/: 包含项目的主要源代码文件。
- __init__.py: 初始化文件，用于定义模块。
- processor.py: 处理器的实现文件。
- ...: 其他相关源代码文件。
tests/: 包含项目的测试代码。
.gitignore: 指定 Git 版本控制系统忽略的文件和目录。
LICENSE.txt: 项目的许可证文件。
README.md: 项目的说明文档。
setup.py: 项目的安装配置文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要是 processor.py，该文件定义了处理器的类和方法，用于加载和处理辅助模型。

processor.py 文件介绍


import requests
from PIL import Image
from io import BytesIO
from controlnet_aux.processor import Processor
 
# 加载图像
url = "https://huggingface.co/lllyasviel/sd-controlnet-openpose/resolve/main/images/pose.png"
response = requests.get(url)
img = Image.open(BytesIO(response.content)).convert("RGB").resize((512, 512))
 
# 加载处理器
processor = Processor.from_processor_id("openpose")

启动文件功能

加载图像：从指定 URL 加载图像并进行预处理。
加载处理器：根据处理器 ID 加载相应的辅助模型。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要是 setup.py，该文件用于定义项目的安装配置。

setup.py 文件介绍


from setuptools import setup, find_packages
 
setup(
    name="controlnet_aux",
    version="0.0.2",
    packages=find_packages(),
    install_requires=[
        "requests",
        "Pillow",
        # 其他依赖项
    ],
    classifiers=[
        "Development Status :: 5 - Production/Stable",
        "Intended Audience :: Developers",
        "License :: OSI Approved :: Apache Software License",
        "Operating System :: OS Independent",
        "Programming Language :: Python :: 3",
        "Programming Language :: Python :: 3.7",
        "Programming Language :: Python :: 3.8",
        "Programming Language :: Python :: 3.9",
        "Topic :: Scientific/Engineering :: Artificial Intelligence",
    ],
    author="The HuggingFace team",
    license="Apache-2.0",
    description="ControlNet auxiliary models",
    long_description=open("README.md").read(),
    long_description_content_type="text/markdown",
)