所以IP-Adapter提出解耦交叉注意力的方法去解决这个问题。 整体结构如Figure 2,注意只有红色的部分是训练的参数,其它都是训练期间会冻结的。IP-Adapter包含两个部分:1.一个image encoder,用于抽取图像prompt中的图像特征;2.解耦的交叉注意力,将图像特征输入到预训练模型中;(核心是解耦交叉注意力) (1)Image Encoder ...
一、IP-Adapter: Text Compatible Image Prompt Adapter for Text-to-Image Diffusion Models [PDF][Github]⭐️⭐️⭐️⭐️ 本文提出的IP-Adapter是一个轻量而有效的适配器,可为预训练的文本到图像扩散模型提供图像prompt功能。IP-Adapter的核心是通过一种解耦的交叉注意力策略,把图像特征引入到了独...
与IPAdapter的训练过程类似,该任务的目标是创建输入图像的细微变化。由于此模式复现了IPAdapter的原始行为,期望能够将这种指令模式应用于其他任务。为了创建训练数据集,使用了JourneyDB数据集,收集了42,000个随机样本及其原始文本提示。指令提示则通过询问ChatGPT-4 生成,要求其“生成不同长度的描述方式,以表达从一张图像...
集成图像编码器:将预训练的CLIP图像编码器集成到代码中,用于从图像提示中提取特征。 添加解耦交叉注意力层:在扩散模型的每个交叉注意力层后添加新的交叉注意力层来处理图像特征。 训练IP-Adapter:使用包含图像和文本对的数据集来训练IP-Adapter的参数。 推理和生成:在推理阶段,将文本和图像提示输入到模型中,生成所需...
ip-adapter_sd15_light.bin ip-adapter_sd15_light.safetensors ip-adapter-plus_sd15.bin (150.71M) 下载 ip-adapter_sd15.pth (42.57M) 下载 ip-adapter_sd15_plus.pth (150.71M) 下载 ip-adapter_sd15.safetensors (42.57M) 下载 ip-adapter_sd15_light.bin (42.57M) 下载 ip-adapter_sd15_ligh...
2. **设置**:选择控制类型为“IP-Adapter”,预处理器为“ip-adapter_face_id_plus”,模型为“ip-adapter-faceid-plusv2_sd15”。 3. **输入提示词**:输入“1girl”作为基本提示词,并将faceid-plusv2_sd15的lora添加到正向提示词中。 4. **调整参数**:根据需要开启高分辨率修复,并调整重绘幅度以保持...
③IPAdapter Unified Loader Community 节点专为社区数据集设计,适用于加载和处理来自社区的数据集。主要功能包括: · 社区数据集支持:支持从各种社区来源加载图像数据,例如开源数据集、公共数据集等。 · 数据整合:将来自不同社区的数据集整合为统一格式,便于统一处理。 · 社区特定预处理:提供针对...
与基于训练的ControlNet(1.32倍)和T2I-Adapter(1.73倍)及IP-Adapter相比,Ctrl-X稍慢一些,但明显快于每个图像训练的Splicing ViT(0.0071倍)、基于指导的FreeControl(0.025倍)和无指导的Cross-Image Attention(0.14倍)。无训练和无指导方法达到了与基于训练的方法相当的运行时,表明了其灵活性。
快手可图团队基于Kolors-Basemodel 提供 IP-Adapter-Plus 权重和推理代码。使用更强大的图像特征提取器 Openai-CLIP-336 模型作为图像编码器,能够在参考图像中保留更多细节,使用更多样化和高质量的训练数据,构建了一个大规模和高质量的训练数据集,研究团队相信成对的训练数据可以有效提高性能。
加权合并训练框架在合并多种条件方面表现出色,MIP-Adapter在多对象个性化图像生成的 Concept101 数据集和 DreamBooth 数据集上均实现了最佳性能。 相关链接 论文地址:http://arxiv.org/abs/2409.17920v1 代码地址:https://github.com/hqhQAQ/MIP-Adapter ...