在这方面，T2I-Adapters 相较 ControlNets 而言颇有优势。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...
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...
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、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 ...
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
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平台上,我们可以利用T2I-Adapter实现高效可控的文生图技术。首先,我们需要准备好文本...
在SDXL(Structured Data for XL-scale Language Model Pre-training)平台上,通过引入T2I-Adapter,我们可以实现高效可控的文生图技术。 一、T2I-Adapter的工作原理 T2I-Adapter是一种基于Transformer架构的轻量级模块,它可以在预训练的语言模型基础上进行微调,使其具备文本到图像的生成能力。T2I-Adapter的设计灵感来源...
使用 T2I-Adapter-SDXL 生成图像的过程主要包括两个步骤：首先，加载控制图像（如线稿图、草图、Canny 检测的边缘图、深度图或 OpenPose 骨骼图）；其次，通过 SDXL 模型生成相应的图像，结合控制图像达到预期的编辑效果。在生成过程中，调整关键参数可以控制生成图像的细节和风格，以满足个性化需求。此外，...
9月8日,腾讯AI实验室(ARC)推出了T2I-adapter XL的官方演示demo。T2I-adapter可以用于精准控制图像生成,类似于ControlNet。 demo地址:https://huggingface.co/spaces/TencentARC/T2I-Adapter-SDXL 它允许用户通过添加提示词、选择适配器等方式,对图像生成过程进行精确控制,从而输出心目中理想的图像。
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...
t2i-adapter_diffusers_xl_depth_zoe.safetensors t2i-adapter_diffusers_xl_sketch.safetensors t2i-adapter_diffusers_xl_canny.safetensors t2i-adapter_diffusers_xl_lineart.safetensors t2i-adapter_diffusers_xl_openpose.safetensors t2i-adapter_diffusers_xl_depth_zoe.safetensors (150.74M) 下载关于...