F_{AD}是 T2I-adapter。 Structure controlling【结构控制】:T2I-Adapter 的目标是支持多种结构控制,包括边缘轮廓、深度图、感知分割图、和关键点。这些模式的条件图直接输入给特定任务 adapter 作为扩展条件特征F_c。 Spatial color palette【空间调色板】:除了结构,颜色也是图像的一个组成部分,主要包括两个方面:色...
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...
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...
用diffusers训练 T2I-Adapter-SDXL 我们基于diffusers提供的这个官方示例构建了我们的训练脚本。 本文中提到的大多数 T2I-Adapter 模型都是在 LAION-Aesthetics V2 的 3M 高分辨率图文对上训练的,配置如下: 训练步数: 20000-35000 batch size: 采用数据并行,单 GPU batch size 为 16,总 batch size 为 128 ...
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...
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...
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（Text-to-Image Adapter）是一个用于文本到图像任务的适配器，它通常需要一个配置文件来...