运行训练 stable-diffusion、midjourney等AI绘图给人们带来惊艳的效果,人们不得不感慨技术发展的日新月异。然而,AI绘图的可控性一直不太好,通过prompt描述词来操控图像很难做到随心所欲。为使AI绘制的图像更具可控性,Controlnet、T2I-adapter等技术相继提出。系列文章会从T2I-adapter的源码出发,分析T2I-adapter的实现...
2024最新controlnet详解:T2i-Adapter 的使用方法 T2I-Adapter 是一种轻量级模型,旨在为预训练的 T2I 模型(特别是稳定扩散 (SD) 模型)提供额外指导。它从条件图(例如草图或彩色图)中提取指导特征,并将这些特征注入 SD 模型以指导其图像生成过程。T2I-Adapter 不会微调或修改预训练模型;相反,它会学习将 SD 模型...
本文，我们将分享我们在从头开始训练基于 SDXL 的 T2I-Adapter 过程中的发现、漂亮的结果，以及各种条件 (草图、canny、线稿图、深度图以及 OpenPose 骨骼图) 下的 T2I-Adapter checkpoint！结果合辑 与之前版本的 T2I-Adapter (SD-1.4/1.5) 相比，T2I-Adapter-SDXL 还是原来的配方，不一样之处在于，用一...
T2I-Adapter 的尺寸较小,而且,与 ControlNet 不同,T2I-Adapter 可以在整个去噪过程中仅运行一次。 在过去的几周里,Diffusers 团队和 T2I-Adapter 作者紧密合作,在diffusers库上为Stable Diffusion XL (SDXL)增加 T2I-Adapter 的支持。本文,我们将分享我们在从头开始训练基于 SDXL 的 T2I-Adapter 过程中的发现...
T2I-Adapter 是一款文本到图像任务的适配器，配置文件中需要指定用于训练的数据集和参数。若配置文件已正确设定数据集路径，但训练过程加载的仍为原始数据集，可能的原因与解决方案如下：首先，检查在使用命令行运行训练过程时，是否正确指定了配置文件路径。若问题仍未解决，深入代码检查或寻求开发框架/库社区...
T2I-Adapter 是一种高效的即插即用模型,其能对冻结的预训练大型文生图模型提供额外引导。T2I-Adapter 将 T2I 模型中的内部知识与外部控制信号结合起来。我们可以根据不同的情况训练各种适配器,实现丰富的控制和编辑效果。 同期的 ControlNet 也有类似的功能且已有广泛的应用。然而,其运行所需的计算成本比较高。这...
本篇是第一篇，主要介绍源码的运行方法，后续两篇将以深度图为例，分别分析推理部分和训练部分的代码。分析T2I-Adapter，也是为了继续研究我一直在研究的课题：“AI生成同一人物不同动作”，例如：罗培羽：stable-diffusion生成同一人物不同动作的尝试（多姿势图），Controlnet、T2I-adapter给了我一些灵感，...
SDXL提供了丰富的数据处理、模型训练等功能,为用户提供了强大的机器学习支持。 T2I-Adapter是一种基于Transformer的文本到图像生成模型,它利用强大的自然语言处理能力和生成对抗网络(GAN)技术,实现了从文本描述到图像的快速生成。T2I-Adapter具有高效、可控的特点,可以生成高质量的图像,满足用户的不同需求。 在SDXL...
训练过程中，adapter模型的关键结构包括下采样、卷积和ResnetBlock的使用，相比controlnet，T2I-adapter的参数更少，没有注意力层，这使得训练更为高效。模型放入GPU后，使用adamW优化器进行训练，同时设置学习率和数据保存路径。状态恢复部分，程序会判断是否从头开始或恢复训练，设置log信息。接下来，代码进入...
首先，代码框架不兼容，目前热门的模型，如 ControlNet、T2I-Adapter，与主流的 Stable Diffusion 训练库 diffusers 不兼容，ControlNet 预训练的模型无法直接在 diffusers 框架中被使用。其次，模型加载受限，目前模型保存格式多样，如.bin、.ckpt、.pth、.satetensors 等，除了 webui 外，目前 diffusers 框架对于这些...