在有适当数据集和训练流程的前提下,五个独立的IPAdapter实例可以分别处理这些任务,但这种工作流程在训练和推理时都显得繁琐。相反,IPAdapter-Instruct同时针对所有任务进行训练,使得整个任务集的训练更加高效,并且推理过程也更加实用。此外,多任务学习在许多情况下已被证明是有益的。 模型架构 本文的模型架构基于IPAdapter...
④ 基于comfyui的工作流部署,实现多步骤自动化生成 以往要想实现一个具体的设计风格,需要针对性的训练lora,背后涉及训练素材的搜集、打标、模型训练、效果检验等多个环节,通常要花一两天,并且结果还存在很强的不确定性。 但现在,通过IP-Adapter这一个步骤,在几分钟内就直观的看到结果,大大节省了时间,敏捷程度简直天...
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不用训练lora,一张图就能实现风格迁移,还支持多图多特征提取,同时强大的拓展能力还可接入动态prompt矩阵、controlnet等等,这就是IP-Adapter,一种全新的“垫图”方式,让你的AIGC之旅更加高效轻松。 都是“垫图”,谁能还原你心中的图 “垫图”这个概念大家肯定都不陌生,此前当无法准确用prompt描述心中那副图时,最...
导读 不用训练lora,一张图就能实现风格迁移,还支持多图多特征提取,同时强大的拓展能力还可接入动态prompt矩阵、controlnet等等,这就是IP-Adapter,一种全新的“垫图”方式,让你的AIGC之旅更加高效轻松。 都是“垫图”,谁能还原你心中的图 “垫图”这个概念大家肯定都
无需训练Lora模型!只需上传一张照片!IP-Adapter目前所有的面部模型工作流分享!附带高清放大修复! 4.4万 90 30:25 App IPadapterV2全面解析-必须了解的高级功能,玩转参考图特征迁移 ! 6660 -- 17:46 App 别在LORA上浪费时间了!用IP Adapter可复制任何风格! 2.1万 4 5:15 App sd-分享一个复刻图片,改变图片...
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