输出融合:将选定的ControlNets输出结果平均化之后,使用学习到的权重,将这些融合的特征输入到一个共享的、统一的CTRL-Adapter中。 架构细节: 在架构上,CTRL-Adapter的每个模块包含四个主要组件:空间卷积(Spatial Convolution)、时间卷积(Temporal Convolution)、空间注意力(Spatial Attention)和时间注意力(Temporal Attention)...
Ctrl-Adapter在实际应用中展现出了卓越的性能。实验数据显示,在图像控制方面,Ctrl-Adapter与ControlNet相当;而在视频控制方面,Ctrl-Adapter则超越了所有基准模型,达到了更高的准确率。 此外,Ctrl-Adapter的计算成本也相对较低,训练时间少于10个GPU小时,这使得它在实际应用中更加高效和经济。 四、Ctrl-Adapter的意义与未...
Ctrl-Adapter的核心思想是通过训练适配层,将预训练的ControlNet特征融合到不同的扩散模型中。这一过程中,Ctrl-Adapter保持了ControlNets和扩散模型的参数不变,确保了控制的精准性。 以下是Ctrl-Adapter的一个简化版的伪代码实现示例,用于说明其工作原理: AI检测代码解析 python # 假设我们有一个预训练的ControlNet模型...
Ctrl-Adapter是一个专门为视频生成设计的Controlnet,提供图像和视频的精细控制功能,优化视频时间对齐,适配多种基础模型,具备视频编辑能力,显著提升视频生成效率和质量。 需求人群: "适用于需要生成特定内容图像和视频的用户,如视频制作、内容创作、广告设计等场景。" ...
Ctrl-Adapter 一个专门为了视频生成做的Controlnet。#ai视频# 为各种图像及视频扩散模型增添丰富的控制功能,并优化视频的时间对齐。 Ctrl-Adapter 具备包括图像控制、视频控制、稀疏帧视频控制、多条件控制、...
站长之家(ChinaZ.com)4月16日 消息:Ctrl-Adapter是一个专门为视频生成设计的Controlnet,旨在为各种图像和视频扩散模型提供丰富的控制功能,并优化视频的时间对齐。这个工具的开发是为了增强现有的图像和视频生成技术,使其能够更好地满足用户的特定需求。 Ctrl-Adapter的能力和特点: ...
conda create -n ctrl-adapter python==3.10 conda activate ctrl-adapter pip install -r requirements_inference.txt#install from this if you only need to perform inferencepip install -r requirements_train.txt#install from this if you plan to do some training ...
Official implementation of Ctrl-Adapter: An Efficient and Versatile Framework for Adapting Diverse Controls to Any Diffusion Model - Ctrl-Adapter/inference_scripts/sdxl/sdxl_inference_normal.sh at main · HL-hanlin/Ctrl-Adapter
访问https://gitee.com/XmirrorSecurity/OpenSCA-intellij-plugin 下载 OpenSCA-intellij-plugin 源码。 使用IntelliJ IDEA 打开,配置运行环境:JDK11,待 Gradle 导入依赖和插件。执行 IntelliJ 插件的 buildPlugin 任务(Gradle -> Tasks -> Intellij -> buildPlugin),构建的安装包存在于当前项目下 build/distributions...
与基于训练的ControlNet(1.32倍)和T2I-Adapter(1.73倍)及IP-Adapter相比,Ctrl-X稍慢一些,但明显快于每个图像训练的Splicing ViT(0.0071倍)、基于指导的FreeControl(0.025倍)和无指导的Cross-Image Attention(0.14倍)。无训练和无指导方法达到了与基于训练的方法相当的运行时,表明了其灵活性。