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...
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...
ControlNet是一种通过引入额外控制信息(如边缘图、分割图等)来指导图像生成的技术。在训练过程中,模型不仅需要学习文本到图像的映射,还需要学习如何根据控制信息调整生成图像的细节。 三、数据准备 为了训练ControlNet模型,你需要准备以下数据: 文本描述:描述你想要生成的图像内容的文本。 控制信息:如边缘图、分割图等,...
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...
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。
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。
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。
训练ControlNet 包括以下步骤: 克隆扩散模型的预训练参数 (文中称为可训练副本, trainable copy。如 Stable Diffusion 的 latent UNet 部分),同时保留原本的预训练参数 (文中称为锁定副本, locked copy)。这样可以实现: a) 让锁定副本保留从大型数据集中学到的丰富知识;b) 让可训练副本学习特定任务的知识。
简介ControlNet 这个神经网络模型使得用户可以通过施加额外条件,细粒度地控制扩散模型的生成过程。这一技术最初由 Adding Conditional Control to Text-to-Image Diffusion Models 这篇论文提出,并很快地风靡了扩散模型的开源社区。作者开源了 8 个不同的模型,使得用户可
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。