ResAdapter 使用教程

ResAdapter 使用教程

res-adapter [AAAI 2025] Official codes of "ResAdapter: Domain Consistent Resolution Adapter for Diffusion Models". 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/res-adapter

1. 项目介绍

ResAdapter 是一个为扩散模型设计的即插即用的分辨率适配器。它能够使任何扩散模型生成无分辨率限制的图像，无需额外训练、无需额外推理，也没有风格迁移的需求。ResAdapter 通过简单的适配器机制，实现了在不同分辨率下图像生成的灵活性，为扩散模型带来了更广泛的应用可能性。

2. 项目快速启动

首先，确保您的环境中已经安装了以下依赖库：

pip install diffusers transformers accelerate safetensors huggingface_hub torch torchvision

以下是一个使用 ResAdapter 的简单示例代码：

import torch
from torch.utils import save_image
from safetensors.torch import load_file
from huggingface_hub import hf_hub_download
from diffusers import AutoPipelineForText2Image, DPMSolverMultistepScheduler

# 设置随机种子
generator = torch.manual_seed(0)

# 定义提示文本
prompt = "portrait photo of muscular bearded guy in a worn mech suit, light bokeh, intricate, steel metal, elegant, sharp focus, soft lighting, vibrant colors"

# 定义图像宽度和高度
width, height = 640, 384

# 加载基线模型
model_name = "lykon-models/dreamshaper-xl-1-0"
pipe = AutoPipelineForText2Image.from_pretrained(model_name, torch_dtype=torch.float16, variant="fp16").to("cuda")
pipe.scheduler = DPMSolverMultistepScheduler.from_config(pipe.scheduler.config, use_karras_sigmas=True, algorithm_type="sde-dpmsolver++")

# 使用基线模型推理
image = pipe(prompt, width=width, height=height, num_inference_steps=25, num_images_per_prompt=4, output_type="pt").images
save_image(image, "image_baseline.png", normalize=True, padding=0)

# 加载 ResAdapter 适配器权重
resadapter_model_name = "resadapter_v1_sdxl"
pipe.load_lora_weights(hf_hub_download("jiaxiangc/res-adapter", subfolder=resadapter_model_name, filename="pytorch_lora_weights.safetensors"), adapter_name="res_adapter")

# 设置适配器权重
pipe.set_adapters(["res_adapter"], adapter_weights=[1.0])

# 加载 ResAdapter 模型权重
pipe.unet.load_state_dict(load_file(hf_hub_download("jiaxiangc/res-adapter", subfolder=resadapter_model_name, filename="diffusion_pytorch_model.safetensors")), strict=False)

# 使用 ResAdapter 模型推理
image = pipe(prompt, width=width, height=height, num_inference_steps=25, num_images_per_prompt=4, output_type="pt").images
save_image(image, "image_resadapter.png", normalize=True, padding=0)

3. 应用案例和最佳实践

ResAdapter 可以应用于多种场景，以下是一些应用案例和最佳实践：

• 图像生成：在生成图像时，可以通过调整 ResAdapter 的 alpha 参数来控制图像的质量和风格。
• 风格迁移：尽管 ResAdapter 本身不进行风格迁移，但可以与其他风格迁移技术结合使用，以增强图像的风格特征。
• 分辨率调整：ResAdapter 支持在生成图像时调整分辨率，使得扩散模型能够生成不同分辨率的图像，而无需重新训练。

4. 典型生态项目

ResAdapter 作为一种分辨率适配器，可以与以下生态项目配合使用：

• ControlNet：用于图像到图像的转换，可以结合 ResAdapter 实现更灵活的图像编辑。
• IP-Adapter：用于人脸变体，结合 ResAdapter 可以生成具有不同特征的人脸图像。
• LCM-LoRA：用于加速推理，与 ResAdapter 结合可以提升模型在不同分辨率下的生成速度。

以上是 ResAdapter 的基本使用教程，希望对您有所帮助。

res-adapter [AAAI 2025] Official codes of "ResAdapter: Domain Consistent Resolution Adapter for Diffusion Models". 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/res-adapter