# 조건부 이미지 생성

<DocNotebookDropdown
  classNames="absolute z-10 right-0 top-0"
  options={[
    {label: "Mixed", value: "https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/diffusers_doc/ko/conditional_image_generation.ipynb"},
    {label: "PyTorch", value: "https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/diffusers_doc/ko/pytorch/conditional_image_generation.ipynb"},
    {label: "TensorFlow", value: "https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/diffusers_doc/ko/tensorflow/conditional_image_generation.ipynb"},
    {label: "Mixed", value: "https://studiolab.sagemaker.aws/import/github/huggingface/notebooks/blob/main/diffusers_doc/ko/conditional_image_generation.ipynb"},
    {label: "PyTorch", value: "https://studiolab.sagemaker.aws/import/github/huggingface/notebooks/blob/main/diffusers_doc/ko/pytorch/conditional_image_generation.ipynb"},
    {label: "TensorFlow", value: "https://studiolab.sagemaker.aws/import/github/huggingface/notebooks/blob/main/diffusers_doc/ko/tensorflow/conditional_image_generation.ipynb"},
]} />

조건부 이미지 생성을 사용하면 텍스트 프롬프트에서 이미지를 생성할 수 있습니다. 텍스트는 임베딩으로 변환되며, 임베딩은 노이즈에서 이미지를 생성하도록 모델을 조건화하는 데 사용됩니다.

`DiffusionPipeline`은 추론을 위해 사전 훈련된 diffusion 시스템을 사용하는 가장 쉬운 방법입니다.

먼저 `DiffusionPipeline`의 인스턴스를 생성하고 다운로드할 파이프라인 [체크포인트](https://huggingface.co/models?library=diffusers&sort=downloads)를 지정합니다.

이 가이드에서는 [잠재 Diffusion](https://huggingface.co/CompVis/ldm-text2im-large-256)과 함께 텍스트-이미지 생성에 `DiffusionPipeline`을 사용합니다:

```python
>>> from diffusers import DiffusionPipeline

>>> generator = DiffusionPipeline.from_pretrained("CompVis/ldm-text2im-large-256")
```

`DiffusionPipeline`은 모든 모델링, 토큰화, 스케줄링 구성 요소를 다운로드하고 캐시합니다.
이 모델은 약 14억 개의 파라미터로 구성되어 있기 때문에 GPU에서 실행할 것을 강력히 권장합니다.
PyTorch에서와 마찬가지로 생성기 객체를 GPU로 이동할 수 있습니다:

```python
>>> generator.to("cuda")
```

이제 텍스트 프롬프트에서 `생성기`를 사용할 수 있습니다:

```python
>>> image = generator("An image of a squirrel in Picasso style").images[0]
```

출력값은 기본적으로 [`PIL.Image`](https://pillow.readthedocs.io/en/stable/reference/Image.html?highlight=image#the-image-class) 객체로 래핑됩니다.

호출하여 이미지를 저장할 수 있습니다:

```python
>>> image.save("image_of_squirrel_painting.png")
```

아래 스페이스를 사용해보고 안내 배율 매개변수를 자유롭게 조정하여 이미지 품질에 어떤 영향을 미치는지 확인해 보세요!

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	src="https://stabilityai-stable-diffusion.hf.space"
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	width="850"
	height="500"
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<EditOnGithub source="https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/docs/source/ko/using-diffusers/conditional_image_generation.md" />