AIGC文生图：使用ControlNet 控制 Stable Diffusion-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了AIGC文生图：使用ControlNet 控制 Stable Diffusion。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

1 ControlNet介绍

1.1 ControlNet是什么？

ControlNet是斯坦福大学研究人员开发的Stable Diffusion的扩展，使创作者能够轻松地控制AI图像和视频中的对象。它将根据边缘检测、草图处理或人体姿势等各种条件来控制图像生成。

论坛地址：Adding Conditional Control to Text-to-Image Diffusion Models

ControlNet是一种通过添加额外条件来控制stable diffusion的神经网络结构。它提供了一种增强稳定扩散的方法，在文本到图像生成过程中使用条件输入，如涂鸦、边缘映射、分割映射、pose关键点等。可以让生成的图像将更接近输入图像，这比传统的图像到图像生成方法有了很大的改进。

AIGC文生图：使用ControlNet 控制 Stable Diffusion,AIGC,AIGC,stable diffusion,文生图

ControlNet 模型可以在使用小数据集进行训练。然后整合任何预训练的稳定扩散模型来增强模型，来达到微调的目的。

ControNet 的初始版本带有以下预训练权重。‍‍
Canny edge — 黑色背景上带有白色边缘的单色图像。
Depth/Shallow areas — 灰度图像，黑色代表深区域，白色代表浅区域。
Normal map — 法线贴图图像。
Semantic segmentation map——ADE20K 的分割图像。
HED edge — 黑色背景上带有白色软边缘的单色图像。
Scribbles — 黑色背景上带有白色轮廓的手绘单色涂鸦图像。
OpenPose （姿势关键点）— OpenPose 骨骼图像。
M-LSD — 仅由黑色背景上的白色直线组成的单色图像。

1.2 ControlNet原理

ControlNet是一种神经网络结构，通过添加额外的条件来控制扩散模型。将网络结构划分为：

可训练“trainable”
不可训练“locked”

其中可训练的部分针对可控的部分进行学习。而锁定的部分，则保留了stable-diffusion模型的原始数据，因此使用少量数据引导，可以保证能充分学习到前置约束的前提下，同时保留原始扩散模型自身的学习能力

AIGC文生图：使用ControlNet 控制 Stable Diffusion,AIGC,AIGC,stable diffusion,文生图

上图的“Zero Convolution”是带有零初始化权重和偏差的1×1卷积。在进行自己的模型训练开始之前，所有零卷积输出都是零，此时模型仍然是原始的Stable Diffusion Model。而在加入自己的训练数据之后，则会对最终数据产生影响，这里的影响，更多是对最终结果的微调，因此不会导致模型出现重大偏离的情况。整体的模型结构如下：

AIGC文生图：使用ControlNet 控制 Stable Diffusion,AIGC,AIGC,stable diffusion,文生图

从整体的模型结构上可以看出，ControlNet在Stable Diffusion模型的decode层加入了上述“0卷积层”，以实现对最终模型与训练数据的一致性。

2 ControlNet部署与模型下载

2.1 运行环境构建

git clone https://github.com/lllyasviel/ControlNet.git

cd ControlNet

conda env create -f environment.yaml

conda activate control

2.2 模型下载

（1）sd模型与detectors模型下载

模型地址：huggingface

下载完成后，将模型移动到如下目录下：

sd模型：models
detectors模型：annotator/ckpts

模型地址：ControlNetHED.pth

下载完成后，将模型移动到annotator/ckpts目录下

移动完成后，通过命令查看，显示如下：

 [root@localhost ControlNet]# ll annotator/ckpts/
总用量 1125948
-rw-r--r-- 1 root root 209267595 7月  14 14:19 body_pose_model.pth
-rw-r--r-- 1 root root        13 7月  13 15:27 ckpts.txt
-rw-r--r-- 1 root root  29444406 7月  14 16:52 ControlNetHED.pth
-rw-r--r-- 1 root root 492757791 7月  14 14:20 dpt_hybrid-midas-501f0c75.pt
-rw-r--r-- 1 root root 147341049 7月  14 14:20 hand_pose_model.pth
-rw-r--r-- 1 root root   6341481 7月  14 14:20 mlsd_large_512_fp32.pth
-rw-r--r-- 1 root root   2613835 7月  14 14:20 mlsd_tiny_512_fp32.pth
-rw-r--r-- 1 root root  58871680 7月  14 14:20 network-bsds500.pth
-rw-r--r-- 1 root root 206313115 7月  14 14:21 upernet_global_small.pth

[root@localhost ControlNet]# ll annotator/ckpts/
总用量 1097192
-rw-r--r-- 1 root root 209267595 7月  14 14:19 body_pose_model.pth
-rw-r--r-- 1 root root        13 7月  13 15:27 ckpts.txt
-rw-r--r-- 1 root root 492757791 7月  14 14:20 dpt_hybrid-midas-501f0c75.pt
-rw-r--r-- 1 root root 147341049 7月  14 14:20 hand_pose_model.pth
-rw-r--r-- 1 root root   6341481 7月  14 14:20 mlsd_large_512_fp32.pth
-rw-r--r-- 1 root root   2613835 7月  14 14:20 mlsd_tiny_512_fp32.pth
-rw-r--r-- 1 root root  58871680 7月  14 14:20 network-bsds500.pth
-rw-r--r-- 1 root root 206313115 7月  14 14:21 upernet_global_small.pth

（2） clip-vit模型下载

模型地址：clip-vit-large-patch14

下载完成后，在models目录下创建文件夹clip-vit-large-patch14，将模型移动此文件夹下，通过命令，查看显示如下信息：

[root@localhost ControlNet]# ll models/clip-vit-large-patch14/
总用量 5015648
-rw-r--r-- 1 root root       4519 7月  14 16:18 config.json
-rw-r--r-- 1 root root 1710486359 7月  14 16:21 flax_model.msgpack
-rw-r--r-- 1 root root     524619 7月  14 16:21 merges.txt
-rw-r--r-- 1 root root        316 7月  14 16:21 preprocessor_config.json
-rw-r--r-- 1 root root 1710671599 7月  14 16:23 pytorch_model.bin
-rw-r--r-- 1 root root       7947 7月  14 16:23 README.md
-rw-r--r-- 1 root root        389 7月  14 16:23 special_tokens_map.json
-rw-r--r-- 1 root root 1711114176 7月  14 16:26 tf_model.h5
-rw-r--r-- 1 root root        905 7月  14 16:26 tokenizer_config.json
-rw-r--r-- 1 root root    2224003 7月  14 16:26 tokenizer.json
-rw-r--r-- 1 root root     961143 7月  14 16:26 vocab.json

更待代码，避免通过网络自动下载（下载慢且经常失败）

vi ldm/modules/encoders/modules.py

 def __init__(self, version="openai/clip-vit-large-patch14", device="cuda", max_length=77,
                 freeze=True, layer="last", layer_idx=None):  # clip-vit-base-patch32
        super().__init__()
        assert layer in self.LAYERS
        self.tokenizer = CLIPTokenizer.from_pretrained('models/clip-vit-large-patch14')
        self.transformer = CLIPTextModel.from_pretrained('models/clip-vit-large-patch14')
        self.device = device
        self.max_length = max_length

3 ControlNet运行与效果展示

3.1 运行canny2image

python gradio_canny2image.py

效果展示：

AIGC文生图：使用ControlNet 控制 Stable Diffusion,AIGC,AIGC,stable diffusion,文生图

3.2 运行hough2image

python gradio_hough2image.py

效果展示：

AIGC文生图：使用ControlNet 控制 Stable Diffusion,AIGC,AIGC,stable diffusion,文生图

3.3 运行hed2image

python gradio_hed2image.py

效果展示：

AIGC文生图：使用ControlNet 控制 Stable Diffusion,AIGC,AIGC,stable diffusion,文生图

3.4 运行scribble2image

python gradio_scribble2image.py

效果展示：

AIGC文生图：使用ControlNet 控制 Stable Diffusion,AIGC,AIGC,stable diffusion,文生图

3.5 运行交互scribble2image

python gradio_scribble2image_interactive.py

效果展示：

AIGC文生图：使用ControlNet 控制 Stable Diffusion,AIGC,AIGC,stable diffusion,文生图

3.6 运行伪造scribble2image

python gradio_fake_scribble2image.py

效果展示：

AIGC文生图：使用ControlNet 控制 Stable Diffusion,AIGC,AIGC,stable diffusion,文生图

3.7 运行pose2image

python gradio_pose2image.py

效果展示：

AIGC文生图：使用ControlNet 控制 Stable Diffusion,AIGC,AIGC,stable diffusion,文生图

3.8 运行seg2image

python gradio_seg2image.py

效果展示：

AIGC文生图：使用ControlNet 控制 Stable Diffusion,AIGC,AIGC,stable diffusion,文生图

3.9 运行depth2image

python gradio_depth2image.py

效果展示：

AIGC文生图：使用ControlNet 控制 Stable Diffusion,AIGC,AIGC,stable diffusion,文生图

3.10 运行normal2image

python gradio_normal2image.py

效果展示：

AIGC文生图：使用ControlNet 控制 Stable Diffusion,AIGC,AIGC,stable diffusion,文生图

4 问题解决

4.1 “No module 'xformers'. Proceeding without it”问题解决

错误输出：

[root@localhost ControlNet]# python gradio_normal2image.py
logging improved.
No module 'xformers'. Proceeding without it.
ControlLDM: Running in eps-prediction mode
DiffusionWrapper has 859.52 M params.
making attention of type 'vanilla' with 512 in_channels
Working with z of shape (1, 4, 32, 32) = 4096 dimensions.
making attention of type 'vanilla' with 512 in_channels
Loaded model config from [./models/cldm_v15.yaml]
Loaded state_dict from [./models/control_sd15_normal.pth]
Running on local URL:  http://0.0.0.0:7860

To create a public link, set `share=True` in `launch()`.

解决方法：

pip install xformers==0.0.20

5 总结

ControlNet是一个非常强大的神经网络结构，通过添加额外的条件来控制扩散模型。目前还不支持Multi-ControlNet，开源社区有消息说正在积极开发中。这个新功能提供了可以使用多个控制网络，并将他们的输出一起用于图像生成，允许更好地控制整个图像。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-563381.html

到了这里，关于AIGC文生图：使用ControlNet 控制 Stable Diffusion的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！