2024最新controlnet详解：IP-Adapter 的使用方法

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于 2024-06-27 15:18:49 首次发布
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本教程将介绍如何在Stable Diffusion中使用控制网络（controlNet）的IP-Adapter功能。通过详细的步骤和创意提示，学习如何运用这个功能，实现对AI绘图中的特定部分进行精准修改和重绘，提升您的AI绘图技能。

1. 介绍

IP-Adapter是腾讯AI实验室发布的一个专门为预训练的文本到图像扩散模型（如Stable Diffusion）设计的适配器。其主要功能是通过图像提示来生成图像，能够复制参考图像的风格、构图或人物特征。

IP-Adapter的核心设计包括一个图像编码器和解耦的交叉注意力机制，这使得它能够将图像特征嵌入到预训练的文本到图像扩散模型中，从而实现图像提示的生成能力。此外，IP-Adapter还可以与其他控制器如ControlNet结合使用，以进一步增强其功能。

在实际应用中，用户可以通过Stable Diffusion的WebUI界面选择IP-Adapter，并上传参考图像来生成具有相似艺术风格和内容的作品。这种技术不仅可以用于风格迁移，还可以用于面部一致性处理等多种场景。

通俗的说IP-Adapter 就是垫图

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【2025 Stable Diffusion ControlNet插件详解】【14.ControlNet 图像提示迁移模型实战】
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05-07 556
数据采集目标：训练风格迁移模型，需收集1000+对（参考图，目标图）。工具：使用批量打标签，提取图像特征。预处理图像对齐：使用birme工具统一分辨率至512x512。特征提取：通过SPIGA模型生成面部特征点，或使用数据集。
关于IP-Adapter的十几个模型，到底是干啥用的？
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新一代“垫图”神器，IP-Adapter的完整应用解读
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IP-Adapter则不是临摹，而是真正的自己去画，它始终记得prompt知道自己要画个男人，中间更像请来了徐悲鸿这样的艺术大师，将怎么把老虎和人的特点融为一体，讲解得偏僻入里，所以过程中一直在给“男人”加上“老虎”的元素，比如金黄的瞳仁、王字型的抬头纹、虎纹的须发等等。用个不严谨但好理解的例子，“IP-Adapter”和“img2img”就是两位画师，现在给出prompt要求它俩画一个男人，在不提供参考图的情况下，它们大概都会画成图1的模样，但是当我们加上参考图2的时候，两者的区别就显现了。
[Stable Diffusion]ip-adapter：SD也可以垫图了，一张图复刻lora效果
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AI绘图的场景应用：文生图、图生图
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AIGC技术的未来发展前景广阔，随着人工智能技术的不断发展，AIGC技术也将不断提高。未来，AIGC技术将在游戏和计算领域得到更广泛的应用，使游戏和计算系统具有更高效、更智能、更灵活的特性。同时，AIGC技术也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用，对程序员来说影响至关重要。未来，AIGC技术将继续得到提高，同时也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用。感兴趣的小伙伴，赠送全套AIGC学习资料和安装工具，包含AI绘画、AI人工智能等前沿科技教程，模型插件，具体看下方。
Stable Diffusion【ControlNet】：ControlNet的IP-Adapter预处理器：SD垫图实现
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大家好，我是极客菌。在人工智能的浪潮中，Stable Diffusion技术以其独特的魅力引领着图像生成领域的创新。而ControlNet与IP-Adapter的结合，更是将这一技术推向了新的高峰。让我们一起揭开这项技术的神秘面纱，探索其背后的技术原理和应用价值。前面和大家详细介绍了IP-Adapter预处理器，IP-Adapter实现的SD垫图功能对我们的图片处理非常有用，后面我们会进行一系列IP-Adapter的应用分享，通过具体的实例真正看到IP-Adapter的强大。
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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。总的来说，T2I适配器是一个简单的模型，可以与稳定的扩散模型一起使用，提供额外的条件，可以帮助产生更好的图像。我们将条件图像作为这些模型的输入，并在unet的编码器模型中添加输出特征。t2ia_color_grid预处理器将输入参考图像缩小到原始大小的1/64，然后再将其扩大至回原始尺寸。2. 它很灵活，因为我们可以训练不同的条件模型并且它们可以同时使用。最常使用的是色块固定。
可控图像生成 论文解读 IP-Adapter: Text Compatible Image Prompt Adapter for Text-to-Image Diffusion Models
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其实本篇文章的核心思想和简单，就是冻结Stable Diffusion的参数，只对原Stable Diffusion结构中的CrossAttnDownBlock2D做了更改，由原来的一个TransformerBlock变成了两个（不是串联，可以理解为并联再相加），新加入的TransformerBlock与原本的TransformerBlock不同之处在于输入不同，一个是Text Embedding，一个是Image Embedding。
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在 ControlNet 中，由于通过残差连接（红框的部分）将输入直接添加到 SD Decoder Block 中，以便在训练深度神经网络时防止梯度消失问题。IP-Adapter 通常通过一种适配器模块来实现，该模块能够动态调整生成模型的参数或特征，以适应不同的输入条件。条件输入则大小的限制。下图右边是 ControlNet，条件输入需要和最终输出的大小保持 pixel-level 的一致。下图左边是 IP-Adapter，条件输入可以和基础输入、最终输出的大小不一致。
【免费下载】 IP-Adapter模型的安装与使用教程
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总之，从源代码构建 insightface 需要编译一些 C++ 代码，原则上应在此仓库中尽量避免这样做。FaceID 需要 insightface，您需要在您的 A1111 虚拟环境中安装它们。下表显示了每个 FaceID IPAdapter 模型应使用的检查点和预处理器的组合。IP-Adapter FaceID 提供了一种从图像中提取仅面部特征并将其应用于生成图像的方法。卸载 insightface 模型。IP-Adapter FaceID 实现目前仅提取图像中检测到的第一个面部的特征。
ComfyUI: IPadapterV2 (新版) 全面解析, 新手必看
软件QA只用在它工作礼貌吗？
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1.打开ComfyUI页面，右键点击。这里即为IPAdapter的节点加载页。我们可以在这里找到所有的IPAdapter节点。创建个‘应用IPAdapter’节点，再串接一个‘IPAdapter加载器’。2.‘应用IPAdapter’：我们点击加载器的下拉框，可以看到这里有多种模型可选。这里的强度，指的是风格迁移的强度。所以从上到下也就是重低到高。常用的模型是第二个和第四个，也就是标准强度和高强度。另外仅SD1.5的ipa模型，在大模型是SDXL模型时，是不支持的。
ControlNet:IP-Adapter怎么安装
03-12
<think>好的，用户需要安装ControlNet IP-Adapter，但提供的参考信息是关于PCB质量控制的，看起来不相关。首先，我需要确认ControlNet IP-Adapter的常见安装步骤，可能涉及Git克隆仓库、安装依赖库等。用户可能使用Stable Diffusion WebUI，所以需要指导他们在扩展中安装。同时，用户可能遇到依赖项冲突或版本不兼容的问题，需要提醒他们注意Python版本和PyTorch版本。另外，参考信息中的项目可能是个干扰项，需要忽略。最后，生成相关问题时要覆盖安装验证、使用场景、故障排除和优化技巧，确保用户后续问题得到覆盖。</think>### ControlNet IP-Adapter 安装步骤 #### 1. 环境准备 - **Python版本**: 确保Python版本为3.8-3.10，推荐使用虚拟环境（如`conda`或`venv`）。 - **PyTorch安装**: 需提前安装与CUDA版本匹配的PyTorch。例如： ```bash pip install torch==2.0.1+cu118 torchvision==0.15.2+cu118 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 ``` #### 2. Stable Diffusion WebUI 集成安装 若已安装Stable Diffusion WebUI，可通过以下步骤添加ControlNet IP-Adapter： 1. 进入WebUI扩展目录： ```bash cd stable-diffusion-webui/extensions ``` 2. 克隆ControlNet仓库： ```bash git clone https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet.git ``` 3. 重启WebUI后，在"Extensions > Install from URL"中输入IP-Adapter仓库地址完成安装[^1]。 #### 3. 独立安装（非WebUI环境） 1. 克隆IP-Adapter官方仓库： ```bash git clone https://github.com/tencent-ailab/IP-Adapter.git cd IP-Adapter ``` 2. 安装依赖项： ```bash pip install -r requirements.txt ``` 3. 下载预训练模型（需HuggingFace账号授权）： ```bash wget https://huggingface.co/h94/IP-Adapter/resolve/main/models/ip-adapter_sd15.bin ``` #### 4. 验证安装 运行示例代码测试功能： ```python from IPAdapter import IPAdapter adapter = IPAdapter("runwayml/stable-diffusion-v1-5") print(adapter.generate("A cat sitting on a bench")) ```
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