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。
ControlNet是一种用于控制计算机视觉任务的模型,其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。使用diffusers框架训练ControlNet可以方便地实现模型的构建和训练,同时利用diffusers提供的丰富功能和优化技巧,可以进一步提升模型的性能。本文将分为以下几个部分进行介绍:一、ControlNet模型架构ControlNet的核心思想是通...
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...
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...
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。
举个例子,假如我们想要使用人脸特征点作为生成条件。我们的思考过程应该是这样: 1. 一般基于特征点的 ControlNet 效果都还挺好。2. 人脸特征点检测也是一个很常见的任务,也有很多模型可以在普通图片上检测人脸特征点。3. 让 Stable Diffusion 去根据特征点生成人脸图片也挺有意思,还能让生成的人脸模仿别人的表情。
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。
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。
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(用于街道场景)或CelebA(用于...
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。https://hf.co/thibaud/controlnet-sd21-color-diffusers ...