T2I-Adapter:Learning Adapters to Digout More Controllable Ability for Text-to-Image Diffusion Models 欲壑难填 1 人赞同了该文章 TL; DR:本文提出 T2I-Adapter,给 SD 外接一个适配器,可根据线稿、人体姿态等条件图输入来控制生成图的空间位置,还可以通过输入参考图来控制生成图色彩的空间分布。具有即...
23年2月论文"T2I-Adapter: Learning Adapters to Dig out More Controllable Ability for Text-to-Image Diffusion Models", 来自北大、腾讯、澳门大学等,实习生的工作。 大规模文本-到-图像(T2I)模型令人难以置信的生成能力,已经证明其学习复杂结构和有意义语义的强大能力。然而,仅仅依靠文本提示并不能充分利用模型...
这里以线稿图为控制条件来演示 T2I-Adapter-SDXL 的使用。首先，安装所需的依赖项:pip install -U git+https://github.com/huggingface/diffusers.gitpip install -U controlnet_aux==0.0.7 # for conditioning models and detectorspip install transformers accelerate T2I-Adapter-SDXL 的生成过程主要包含以下...
pip install -U git+https://github.com/huggingface/diffusers.git pip install -U controlnet_aux==0.0.7# for conditioning models and detectors pip install transformers accelerate T2I-Adapter-SDXL 的生成过程主要包含以下两个步骤: 首先将条件图像转换为符合要求的控制图像格式。 然后将控制图像和提示传给S...
pip install -U controlnet_aux==0.0.7 # for conditioning models and detectors pip install transformers accelerate T2I-Adapter-SDXL 的生成过程主要包含以下两个步骤: 首先将条件图像转换为符合要求的控制图像格式。 然后将控制图像和提示传给StableDiffusionXLAdapterPipeline。
pipinstall-U git+https://github.com/huggingface/diffusers.gitpipinstall-Ucontrolnet_aux==0.0.7# for conditioning models and detectorspip install transformers accelerate T2I-Adapter-SDXL 的生成过程主要包含以下两个步骤: 首先将条件图像转换为符合要求的 控制图像 格式。
做好准备工作，可以运行程序了，出于硬件条件限制，只能把batch size设置为1。在A5000显卡跑了约8小时，完成，按默认的配置，模型保存experiments/train_depth/models/model_ad_20000.pth。那么，使用训练出来的模型试试效果，能生成如下图片（此处只是为了跑起来代码，用训练集图片来测试），验证了可以跑...
T2I-Adapter: Learning Adapters to Dig out More Controllable Ability for Text-to-Image Diffusion Models paper https://arxiv.org/abs/2302.08453 code https://github.com/TencentARC/T2I-Adapter image-20230830101919618 Abstract T2I 模型可以学习复杂的结构和有意义的语义 ...
T2I-Adapter T2I-Adapter models to modify images Recommended models adirik/t2i-adapter-sdxl-depth-midas Modify images using depth maps adirik/t2i-adapter-sdxl-openpose Modify images using human pose adirik/t2i-adapter-sdxl-sketch Modify images using sketches...
autonomous-drivingmetamorphic-testingdiffusion-modelst2i-adapter UpdatedNov 6, 2024 Python Improve this page Add a description, image, and links to thet2i-adaptertopic page so that developers can more easily learn about it.