Concept Sliders 使用教程

Concept Sliders 使用教程

sliders Concept Sliders for Precise Control of Diffusion Models 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sl/sliders

1. 项目介绍

Concept Sliders 是一个开源项目，它提供了对扩散模型进行精确控制的概念滑块。这个项目是欧洲计算机视觉会议（ECCV 2024）上的一篇论文的官方代码实现。它允许用户通过训练滑块来精细地控制扩散模型，从而实现更丰富的创意效果。

2. 项目快速启动

环境搭建

首先，创建一个 Python 环境，并激活它：

conda create -n sliders python=3.9
conda activate sliders

然后，克隆项目仓库并安装所需的依赖：

git clone https://github.com/rohitgandikota/sliders.git
cd sliders
pip install -r requirements.txt

训练滑块

以下是一个训练文本概念滑块的示例。在这个例子中，我们将创建一个年龄滑块：

python trainscripts/textsliders/train_lora.py --attributes 'male, female' --name 'ageslider' --rank 4 --alpha 1 --config_file 'trainscripts/textsliders/data/config.yaml'

评估模型

训练完成后，使用以下命令来评估你的模型：

# 对于 SD-1.x 和 SD-2.x
python SD1-sliders-inference.ipynb

# 对于 SD-XL
python XL-sliders-inference.ipynb

3. 应用案例和最佳实践

训练视觉概念滑块

如果你想训练一个基于图像的滑块，比如眼睛大小的滑块，你需要准备一个包含图像对的数据集。然后，你可以按照以下步骤进行：

python trainscripts/imagesliders/train_lora-scale.py --name 'eyeslider' --rank 4 --alpha 1 --config_file 'trainscripts/imagesliders/data/config.yaml' --folder_main 'datasets/eyesize/' --folders 'bigsize, smallsize' --scales '1, -1'

确保你的图像数据集按照上述命令的要求组织。

实际图像编辑

Concept Sliders 还可以用来编辑真实图像。你可以查看 demo_image_editing.ipynb 来了解详细信息。

4. 典型生态项目

目前，Concept Sliders 项目已经有了一些集成和控制扩展，例如 ControlNet 集成。这些扩展通常由社区贡献，可以在项目的相关资源中找到。

以上就是 Concept Sliders 的基本使用教程。通过这个教程，你可以开始探索如何在扩散模型中实现精确的概念控制。

sliders Concept Sliders for Precise Control of Diffusion Models 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sl/sliders