这里用的方法一般是通过clip去抽取image的特征,和text feature组合(一般是concat)。因为cross-attention中key和value投影矩阵是是在预训练阶段和文本特征进行对齐的。直接将image feature concat到 text feature本质上是图像特征向文本特征对齐,但是这从一定程度上损失了图像的特有信息,最终图像Prompt的控制会很粗糙。 IP-...
IP-Adapter: Text Compatible Image Prompt Adapter for Text-to-Image Diffusion Models GitHub: github.com/tencent-aila IPAdapter算法原理解析 在Stable Diffusion研究中,如何有效地将文本提示和图像提示整合到预训练的文生图模型中一直一个挑战。IPAdapter通过引入一个轻量级的适配器模块创新地解决了这个问题。 IPAdap...
这一技术的核心在于其强大的特征提取与融合能力,能够在保留原内容结构的基础上,巧妙融入目标风格元素。 工作原理 IP-Adapter的工作原理可以概括为以下几个步骤: 特征提取:首先,通过预训练的深度神经网络(如卷积神经网络CNN)对输入内容(如草图、照片等)和参考风格图像进行特征提取。这一步骤旨在捕获图像的低级到高级特征...
01.原理:提示词+controlnet图片=生成的图片。 02.提示词:一个帅气的男孩。 原图: 生成图。 好啦,这就是今天的全部内容,大家感兴趣的快去试试吧!
一、输入环节 在原理图的输入环节,我们可以清晰地看到数据的来源和类型。这些数据可能来自不同的网络协议或应用层,经过封装后形成IP数据包。这些数据包在进入IP-Adapter算法之前,会经过一系列的预处理操作,如数据校验、格式转换等。 二、处理环节 处理环节是IP-Adapter算法的核心部分。在这一环节中,算法会对输入...
Reference: https://github.com/cubiq/ComfyUI_IPAdapter_plus --- Separation --- IPAdapter算法理论及使用方法(一): BV1aH4y127Mw Stable Diffusion正反条件实现原理: BV1Ja4y1o77k --- Separation --- Stable Diffusion转绘动画, 视频播放量 2879、弹幕量 0、点
耽误了大概一星期的时间给大家探索ipadapter V2版本的插件详解,今天终于给大家交付了,在观看视频的同时也不要忘了给小钱一个点赞加关注啊!谢谢大家了!, 视频播放量 15666、弹幕量 31、点赞数 633、投硬币枚数 596、收藏人数 1193、转发人数 52, 视频作者 QinNarT小钱,
IPAdapter+FaceID技术的原理是将IPAdapter和FaceID进行有效整合,实现了对人脸的快速、准确识别。具体来说,它利用IPAdapter的网络适配器功能,实现了对不同厂商、不同类型的摄像头和传感器的接入和数据交换。通过IPAdapter的智能数据处理和传输功能,将摄像头采集到的人脸图像传输到FaceID系统中进行处理。在FaceID系统中,...
Comfyui系列视频第16期:终极视频转绘工作流从零开始搭建,从原理讲起,50分钟让你彻底明白视频转绘的根本逻辑! 47:41 Comfyui系列视频第15期:一个小时让你彻底明白ipadapter V2版本所有节点参数详解,视频很长,内容很细,对你绝对有帮助! 59:40 Comfyui系列视频第十四期:SVD图生视频如何修复,视频转绘思路讲解。