许可证：其他
许可证名称：bria-2.3
许可证链接：https://bria.ai/bria-huggingface-model-license-agreement/
推理：不支持
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• 文本生成图像
• ControlNet模型
• 法律责任
• 商业用途

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BRIA 2.3 ControlNet姿态模型介绍

BRIA 2.3 ControlNet-Pose基于BRIA 2.3文本生成图像模型开发，能够通过文本提示和输入图像的人体姿态估计生成高质量图像。该技术可实现同一姿态下不同图像风格的多样化创作。

点击此处体验演示

BRIA 2.3完全采用授权数据训练，确保商业使用的合法安全性。模型全面覆盖版权与隐私侵权法律保障，并内置有害内容过滤机制。训练数据不含虚构角色、商标、公众人物等版权素材，杜绝隐私侵犯及有害内容。

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模型详情

• 开发方：BRIA AI
• 模型类型：潜扩散模型的ControlNet控制网络
• 许可证：bria-2.3
• 功能描述：本模型为BRIA 2.3文本生成图像系统的姿态控制扩展，通过文本提示与姿态估计图生成对应图像
• 更多资源：BRIA AI官网

获取权限

使用BRIA 2.3 ControlNet-Pose需先获得BRIA 2.3文本生成图像模型的访问权限。

Diffusers库使用示例

1. 安装依赖库：

pip install controlnet_aux

2. 安装diffusers及相关组件：

pip install diffusers transformers accelerate

from diffusers import ControlNetModel, StableDiffusionXLControlNetPipeline
from controlnet_aux import OpenposeDetector
import torch
from diffusers.utils import load_image
from PIL import Image

# 初始化ControlNet模型
controlnet = ControlNetModel.from_pretrained(
    "briaai/BRIA-2.3-ControlNet-Pose",
    torch_dtype=torch.float16
)

# 创建生成管道
pipe = StableDiffusionXLControlNetPipeline.from_pretrained(
    "briaai/BRIA-2.3",
    controlnet=controlnet,
    torch_dtype=torch.float16,
)
pipe.to("cuda")

# 设置提示词与负面提示
prompt = "两名穿着亮橙色夹克的孩子在银叶树林中的蓝色帐篷旁玩耍，摄影风格"
negative_prompt = "标识、水印、文字、丑陋、病态、多余手指、手部绘制不佳、突变、模糊、多余肢体、比例失调、缺失手臂、畸形手部、长脖子、重复、残缺、残缺手部、面部绘制差、变形、解剖结构错误、克隆面部、畸形四肢、缺失腿部、手指过多"

# 计算姿态图
openpose = OpenposeDetector.from_pretrained('lllyasviel/ControlNet')
image = load_image("https://huggingface.co/briaai/BRIA-2.3-ControlNet-Pose/resolve/main/test_image.jpg")
pose_image = openpose(image, include_body=True, include_hand=True, include_face=True)[0]

if isinstance(pose_image, tuple):
    pose_image = pose_image[0]

# 生成图像
image = pipe(
    prompt=prompt,
    negative_prompt=negative_prompt,
    image=pose_image,
    controlnet_conditioning_scale=1.0,
    height=1024,
    width=1024
).images[0]