IP-Adapter(Interface-based Prompt Adapters)是一种用于将预训练模型适应新任务的技术。在文本生成图像领域,IP-Adapter可以通过在模型中添加一个轻量级的适配器来实现对新任务的快速适应。这个适配器可以在不改变原始模型参数的情况下,为新任务提供额外的功能。 通过使用IP-Adapter,你可以在保持Diffusers模型通用性的同时...
然后,通过load_ip_adapter方法,加载h94/IP-Adapter的权重: pipeline.load_ip_adapter("h94/IP-Adapter",subfolder="models",weight_name="ip-adapter_sd15.bin") IP-Adapter 是要依赖于 image encoder 来产生图片特征的,如果我们的 IP-Adapter 权重中包含了image_encoder的子目录的话,image encoder 的权重可以...
【扩散模型(一)】中介绍了 Stable Diffusion 可以被理解为重建分支(reconstruction branch)和条件分支(condition branch) 【扩散模型(二)】IP-Adapter 从条件分支的视角,快速理解相关的可控生成研究 【扩散模型(三)】IP-Adapter 源码详解1-训练输入 介绍了训练代码中的 image prompt 的输入部分,即 img projection ...
适用于任何继承 `IPAdapterMixin` 的管道的回调函数。在指定步骤数后(由 `cutoff_step_ratio` 或 `cutoff_step_index` 设置),此回调将 IP 适配器的比例设置为 `0.0`。 注意:此回调通过在截止步骤后将比例设置为 0.0 来改变 IP 适配器注意力处理器。 """# 定义需要处理的张量输入(此类无具体输入)tensor_in...
LoRA、ControlNet、T2I-Adapter 到 diffusers 的全适配方案 LoRA for diffusers 本方案是为了在 diffusers 框架,即基于 diffusers 训练保存的模型中,灵活嵌入各种格式的 LoRA 权重。由于 LoRA 的训练通常冻结 base model,因此可以作为可插拔模块轻松嵌入已有模型,作为风格或 IP 条件约束。LoRA 本身是一种通用的训练技巧...
IP-Adapter兼容多种pipeline，包括SD、SDXL、ControlNet、T2I-Adapter、AnimateDiff等。加载方法简单，创建pipeline后通过load_ip_adapter方法加载，生图时传入图片作为ip_adapter_image参数。控制网络(ControlNet)和AnimateDiff等pipeline也能与IP-Adapter结合使用，实现更丰富的图像生成效果。
ip_adapter my_script .gitignore Country.mmdb LICENSE README.md config.yaml controlnet_official_train_code.py default_config_multi_gpu.yaml default_config_multi_gpu_1.yaml default_config_multi_gpu_deepspeed.yaml default_config_multi_gpu_deepspeed_debug.yaml ...
IPAdapterMixin, # 继承自 IPAdapterMixin StableDiffusionLoraLoaderMixin, # 继承自 StableDiffusionLoraLoaderMixin FreeInitMixin, # 继承自 FreeInitMixin ): r""" 基于SparseCtrl: Adding Sparse Controls to Text-to-Video Diffusion Models方法的受控文本到视频生成管道。
4 changes: 2 additions & 2 deletions 4 my_script/faceid_experiment/ipadapter_faceid_plus_xl_script-ipscale_faceid_lora.py Original file line numberDiff line numberDiff line change @@ -99,8 +99,8 @@ def main(args): ip_model.set_lora_scale(faceid_lora_weight) image = ip_mode...
此外，Diffusers提供多种Pipeline接口，如Controlnet与腾讯IP-Adapter等。模型核心为CLIP，负责从文本至画图含义转换。Unet模块通过"num_inference_steps"步骤降噪随机噪声。VAE模块将降噪结果转换为图片。Unet作为Pipeline核心，模型结构图示。Huggingface提供多种预训练模型，大部分可通过from_retrained接口实例化。...