Stable Diffusion使用ControlNet:IP-Adapter实现图片风格迁移

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Stable Diffusion使用ControlNet:IP-Adapter实现图片风格迁移。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。

IP-Adapter 全称是 Text Compatible Image Prompt Adapter for Text-to-Image Diffusion Models(文本到图像扩散模型的文本兼容图像提示适配器),是腾讯研究院出品的一个新的ControlNet模型,旨在使预训练的文本到图像扩散模型能够生成具有图像提示的图像。

IP-Adapter是一种有效的轻量级适配器,用于实现预训练文本到图像扩散模型的图像提示能力。

IP-Adapter实现图片风格迁移示例

1、选择文生图

2、设置ControlNet unit 0的参数

添加一张图片作为参考风格。

  • Control Type:选择IP-Adapter
  • Preprocessor:选择ip-adapter_clip_sd15
  • Model:选择ip-adapter_sd15_plus
  • Control Weight:设置为1。

Stable Diffusion使用ControlNet:IP-Adapter实现图片风格迁移,AI,stable diffusion

3、设置ControlNet unit 1的参数

这里选择Depth控制图片的结构,也可以使用lineart、canny、softedge等线条类模型。

  • Control Type:选择Depth
  • Preprocessor:选择depth_midas
  • Model:选择control_v11f1p_sd15_depth
  • Control Weight:设置为1。

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4、文生图参数设置

  • 采样方式:选择DPM++ 2M Karras
  • 迭代步数:设置为20
  • 高度和宽度与ControlNet unit 1上传的图片保持一致

效果展示

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Depth​​​​​
Stable Diffusion使用ControlNet:IP-Adapter实现图片风格迁移,AI,stable diffusion
Lineart
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Canny
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SoftEdge

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