https://hf.co/thibaud/controlnet-sd21-color-diffusers 构建你自己的数据集: 当生成条件确定好后,就该构建数据集了。你既可以从头构建一个数据集,也可以使用现有数据集中的数据。为了训练模型,这个数据集需要有三个维度的信息: 图片、作为条件的图片,以及语言提示。 训练模型: 一旦数据集建好了,就可以训练模型...
这是一个基于 3D 合成人脸的人脸姿态模型(这里的 uncanny faces 只是一个无意得到的结果,后面我们会讲到)。 二、开始着手用 Stable Diffusion 训练你的 ControlNet 训练你自己的 ControlNet 需要 3 个步骤: 设计你想要的生成条件: 使用 ControlNet 可以灵活地“驯服”Stable Diffusion,使它朝着你想的方向生成。预...
ControlNet的核心思想是通过预测任务相关的控制信号来指导模型的学习。在diffusers框架中,可以使用已有的ControlNet架构,也可以根据任务需求自定义模型架构。ControlNet通常由编码器、控制模块和解码器三个部分组成。编码器用于提取输入图像的特征,控制模块根据任务需求设计,解码器则将控制信号和编码器提取的特征结合起来生成最...
类似Diffusers 中的 其他 Pipeline,Diffusers 同样为 ControlNet 提供了 StableDiffusionControlNetPipeline 供用户使用。StableDiffusionControlNetPipeline 的核心是 controlnet 参数,它接收用户指定的训练过的 ControlNetModel 实例作为输入,同时保持扩散模型的预训练权重不变。 Hugging Face 文档里对各种 Pipeline 的介绍:ht...
脚本地址:https://github.com/huggingface/diffusers/tree/main/examples/controlnet LambdaLabs:https://lambdalabs.com 我们的训练经验 我们以 batch size 为 4 训练了 3 个 epoch。结果表明此策略有些太激进,导致结果出现过拟合现象。模型有点忘记人脸的概念了,即使提示语中包含“怪物史莱克”或“一只猫”,模型...
Colab 链接:https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/diffusers/controlnet.ipynb 运行代码之前,首先确保我们已经安装好所有必要的库: 为处理不同 ControlNet 对应的多种控制条件,还需要安装一些额外的依赖项: OpenCVhttps://opencv.org/ ...
2. 理解ControlNet ControlNet本质上是一个附加在预训练扩散模型(如Stable Diffusion)上的网络,它接受条件输入(如边缘图、分割图等)并调整扩散模型的噪声预测,从而控制生成图像的内容。 3. 数据准备 训练ControlNet需要成对的数据集:条件输入(如边缘图)和对应的目标图像。你可以使用公开的数据集,如Cityscapes(用于街...
类似Diffusers 中的其他 Pipeline,Diffusers 同样为 ControlNet 提供了StableDiffusionControlNetPipeline供用户使用。StableDiffusionControlNetPipeline的核心是controlnet参数,它接收用户指定的训练过的ControlNetModel实例作为输入,同时保持扩散模型的预训练权重不变。
开始着手用 Stable Diffusion 训练你的 ControlNet 训练你自己的 ControlNet 需要 3 个步骤: 设计你想要的生成条件: 使用 ControlNet 可以灵活地“驯服” Stable Diffusion,使它朝着你想的方向生成。预训练的模型已经展示出了大量可用的生成条件,此外开源社区也已经开发出了很多其它条件,比如这里像素化的色彩板。
开始着手用 Stable Diffusion 训练你的 ControlNet 训练你自己的 ControlNet 需要 3 个步骤: 设计你想要的生成条件: 使用 ControlNet 可以灵活地“驯服” Stable Diffusion,使它朝着你想的方向生成。预训练的模型已经展示出了大量可用的生成条件,此外开源社区也已经开发出了很多其它条件,比如这里像素化的色彩板。