尽管我们的方法很简单,但只有 22M 参数的 IP 适配器可以实现与完全微调的图像提示模型相当甚至更好的性能。当我们冻结预训练的扩散模型时,所提出的 IP-Adapter 不仅可以推广到从同一基础模型微调的其他自定义模型,还可以推广到使用现有可控工具的可控生成。借助解耦交叉注意力策略的优势,图像提示也可以很好地与文本提示...
因为IP-Adapter-FaceId 在 SDXL算法中的效果不太好,所以本文将使用 SD 1.5 模型进行演示。 打开“文生图”页面,首先我们需要选择SD基础模型、设置提示词和负向提示。模型下载方式见文末资源下载。 这几个参数我介绍下注意事项: SD基础模型:建议选择真实风格、摄影风格的模型,以更加贴近现实; 正向提示词:你想要的...
控制网络类型:在控制网络类型中选择IP-Adapter。 预处理选择:选择ip-adapter_face_id_plus作为预处理选项。请确保你已经安装了相应的预处理器,否则可能需要更新ControlNet版本以匹配。 模型选择:选择ip-adapter-faceid-plusv2_sdxl模型,确保预处理器与模型相匹配,避免出现错误。 4️⃣预览效果 在所有设置调整完成...
lora模型文件夹:“\ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\models\loras\ipadapter” 点击“管理器”,选择“安装模型”,搜索关键词“clip”,将4个“clip_vision”模型都安装好,其中2个是1.5版的模型,2个是SDXL版的模型,虽然截至到本文发布的时候ipadapter尚未推出faceID的SDXL版模型,但是相信不就之后就会推出SDXL版!
Hi @xiaohu2015! Thank you and your team for the great approach! I have two questions related to recently added models: I've been to run your code for IP-Adapter FaceID+ V2 SDXL and from the code perspective it seems that during it's trai...
lora模型文件夹:“\ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\models\loras\ipadapter” 点击“管理器”,选择“安装模型”,搜索关键词“clip”,将4个“clip_vision”模型都安装好,其中2个是1.5版的模型,2个是SDXL版的模型,虽然截至到本文发布的时候ipadapter尚未推出faceID的SDXL版模型,但是相信不就之后就会推出SDXL版...
ip-adapter-plus_sdxl_vit-h模型 ip-adapter-plus-face_sdxl_vit-h模型 使用了带face的模型来IP-Adapter,可以看出对人物的面部特征是有一定的迁移,但即便权重调到最大为1,也不是能完全达到我们想要的预期效果。但可以通过这种方式来实现我们想要固定人物面部特征的绘画。
HuggingFace:https://huggingface.co/h94/IP-Adapter-FaceID/tree/main 用于换脸的IP-Adapter-Faceid的型号有很多种,用于AI写真我们推荐使用ip-adapter-faceid-plusv2系列,该系列分为SD15和SDXL两类,分别针对SD1.5基础大模型和SDXL基础大模型。 文件存放目录 将以.bin结尾的模型文件存放在WebUI根目录\extensions\...
通过IP-Adapter，用户可以更轻松地模仿大师的绘画风格，并将其应用到自己的作品中，充分发挥创造力。在IP-Adapter刚发布时，支持SD1.5和SDXL两个版本的预处理器和模型，用户在调用时需注意匹配基础模型。随着IP-Adapter的更新，特别针对脸部处理的模型推出，为参考图的人脸提供更全面的融合可能性。目前，...
SDXL FaceID Plus v2 SDXL ip-adapter_face_id_plus FaceID Plus v2 SDXL LoRA It is recommended to load the corresponding LoRA when generating with a weight of 0.5 ~ 0.7. How to use Step1: Load LoRA Step2: Configure ControlNet. Choose preprocessor and model. Step3: Generate Face input: ...