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。我们看一个使用 Lineart Adapter 的简单示例。我们首先初始化 SDXL 的 T2I-Adapter 流水线以及线稿检测器。import torchfrom controlnet_aux.lineart import LineartDetectorfrom diffusers import (Auto...
我们首先初始化 SDXL 的 T2I-Adapter 流水线以及线稿检测器。 importtorchfromcontrolnet_aux.lineartimportLineartDetectorfromdiffusersimport(AutoencoderKL,EulerAncestralDiscreteScheduler,StableDiffusionXLAdapterPipeline,T2IAdapter)fromdiffusers.utilsimportload_image,make_image_grid# load adapteradapter=T2IAdapter....
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,用一个 79M 的适配器去驱动 2.6B 的大模型 SDXL! T2I-Adapter-SDXL 在继承 SDXL 的高品质生成能力的同时,保留了强大的控制能力! 用diffusers训练 T2I-Adapter-SDXL 我们基于diffusers提供的这个官方示例构建...
在训练过程中,T2I-Adapter通过最小化生成图像与真实图像之间的差异来优化模型参数,从而逐步提高生成图像的质量。 二、在SDXL平台上实现T2I-Adapter SDXL平台为T2I-Adapter的实现提供了强大的支持。在SDXL平台上,我们可以利用丰富的预训练语言模型和数据集来训练T2I-Adapter。通过结合SDXL平台上的高性能计算资源和分...
SDXL(Structured Data for XLearning)是一个为机器学习提供结构化数据支持的开源平台。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...
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 ...
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...
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