ControlNet开发者必备：模型迁移与社区模型适配完全手册-优快云博客

ControlNet开发者必备：模型迁移与社区模型适配完全手册

【免费下载链接】ControlNet Let us control diffusion models! 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/ControlNet

作为AI绘画领域的革命性技术，ControlNet让开发者能够精确控制扩散模型的生成过程。本文将详细介绍如何将ControlNet功能迁移到自定义模型，以及如何适配社区中流行的第三方模型，帮助开发者快速扩展ControlNet的应用范围。

模型迁移工具解析

ControlNet提供了两个核心工具用于模型迁移和适配：tool_add_control.py和tool_transfer_control.py。这两个工具构成了模型适配的基础框架，能够帮助开发者快速将ControlNet的控制能力集成到新的 Stable Diffusion 模型中。

tool_add_control.py：为基础模型添加ControlNet能力

tool_add_control.py工具用于将ControlNet架构添加到基础的Stable Diffusion模型中。它通过复制基础模型的权重并添加ControlNet特有的控制模块，创建一个新的包含ControlNet能力的模型。

python tool_add_control.py ./models/v1-5-pruned.ckpt ./models/control_sd15_ini.ckpt

上述命令将为SD1.5基础模型添加ControlNet架构，并保存到指定路径。工具的核心逻辑是将基础模型的权重复制到新的ControlNet架构中，同时添加必要的控制模块：

def get_node_name(name, parent_name):
    if len(name) <= len(parent_name):
        return False, ''
    p = name[:len(parent_name)]
    if p != parent_name:
        return False, ''
    return True, name[len(parent_name):]

# 复制基础模型权重到ControlNet架构
for k in scratch_dict.keys():
    is_control, name = get_node_name(k, 'control_')
    if is_control:
        copy_k = 'model.diffusion_' + name
    else:
        copy_k = k
    if copy_k in pretrained_weights:
        target_dict[k] = pretrained_weights[copy_k].clone()
    else:
        target_dict[k] = scratch_dict[k].clone()
        print(f'These weights are newly added: {k}')

tool_transfer_control.py：迁移现有ControlNet到新模型

tool_transfer_control.py工具用于将已训练好的ControlNet权重迁移到其他基础模型（如社区中的自定义模型）。这使得开发者可以快速将官方训练的ControlNet能力迁移到各种第三方模型上。

# 模型路径配置
path_sd15 = './models/v1-5-pruned.ckpt'
path_sd15_with_control = './models/control_sd15_openpose.pth'
path_input = './models/anything-v3-full.safetensors'
path_output = './models/control_any3_openpose.pth'

# 核心迁移逻辑
for key in keys:
    is_first_stage, _ = get_node_name(key, 'first_stage_model')
    is_cond_stage, _ = get_node_name(key, 'cond_stage_model')
    if is_first_stage or is_cond_stage:
        final_state_dict[key] = input_state_dict[key]
        continue
    p = sd15_with_control_state_dict[key]
    is_control, node_name = get_node_name(key, 'control_')
    if is_control:
        sd15_key_name = 'model.diffusion_' + node_name
    else:
        sd15_key_name = key
    if sd15_key_name in input_state_dict:
        p_new = p + input_state_dict[sd15_key_name] - sd15_state_dict[sd15_key_name]
    else:
        p_new = p
    final_state_dict[key] = p_new

上述代码展示了迁移工具的核心算法：通过计算基础模型与目标模型之间的权重差异，然后将这个差异应用到ControlNet权重上，实现ControlNet能力的迁移。

完整迁移流程

步骤1：准备基础模型和ControlNet模型

首先需要准备以下模型文件：

基础SD模型（如v1-5-pruned.ckpt）
已训练好的ControlNet模型（如control_sd15_openpose.pth）
目标模型（如社区模型anything-v3-full.safetensors）

将这些模型文件放置在models/目录下，以便工具能够正确加载。

步骤2：使用tool_add_control.py创建基础ControlNet模型

如果需要基于新的基础模型创建ControlNet架构（而非迁移现有ControlNet），可以使用tool_add_control.py工具：

python tool_add_control.py ./models/v1-5-pruned.ckpt ./models/control_sd15_ini.ckpt

执行成功后，将输出类似以下内容：

步骤3：使用tool_transfer_control.py迁移ControlNet能力

如果要将现有ControlNet模型的能力迁移到新的基础模型上，可以使用tool_transfer_control.py工具。首先需要编辑工具中的模型路径配置：

path_sd15 = './models/v1-5-pruned.ckpt'  # 原始基础模型
path_sd15_with_control = './models/control_sd15_openpose.pth'  # 已训练的ControlNet
path_input = './models/anything-v3-full.safetensors'  # 目标基础模型
path_output = './models/control_any3_openpose.pth'  # 输出模型路径

然后运行工具完成迁移：

python tool_transfer_control.py

迁移完成后，将在指定路径生成新的ControlNet模型文件。

步骤4：训练和优化迁移后的模型（可选）

迁移完成后，可能需要对新模型进行微调以获得更好的效果。可以使用项目提供的训练脚本tutorial_train.py进行进一步训练：

# 训练配置
resume_path = './models/control_any3_openpose.pth'  # 使用迁移后的模型作为起点
batch_size = 4
logger_freq = 300
learning_rate = 1e-5
sd_locked = True  # 是否锁定基础模型权重
only_mid_control = False  # 是否只使用中间层控制

# 加载模型和数据
model = create_model('./models/cldm_v15.yaml').cpu()
model.load_state_dict(load_state_dict(resume_path, location='cpu'))
dataset = MyDataset()
dataloader = DataLoader(dataset, num_workers=0, batch_size=batch_size, shuffle=True)

# 开始训练
trainer = pl.Trainer(gpus=1, precision=32, callbacks=[logger])
trainer.fit(model, dataloader)

高级配置与优化

模型架构选择

ControlNet提供了多种架构配置，可以通过修改YAML配置文件来选择不同的架构。项目提供了两个主要配置文件：

models/cldm_v15.yaml：适用于SD1.5系列模型
models/cldm_v21.yaml：适用于SD2.1系列模型

根据目标基础模型的版本选择相应的配置文件进行模型创建和训练。

训练参数调整

在训练过程中，可以调整多个参数来优化模型性能：

sd_locked：控制是否锁定基础模型权重。默认值为True，表示只训练ControlNet部分；设置为False则同时训练基础模型和ControlNet。

only_mid_control：控制是否只使用中间层进行控制。默认值为False，使用所有层进行控制；设置为True则只使用中间层，可加快训练速度。

learning_rate：学习率设置。迁移后的模型微调建议使用较小的学习率（如1e-5）。
batch_size和accumulate_grad_batches：批大小和梯度累积参数，用于平衡GPU内存使用和训练效果。

低显存优化

如果GPU显存有限，可以参考低显存模式文档进行优化，例如：

使用更小的批大小
启用梯度检查点
使用混合精度训练
减少训练分辨率

常见问题与解决方案

迁移后模型生成质量差

如果迁移后的模型生成质量不理想，可能的原因和解决方法：

基础模型差异过大：如果目标基础模型与原始基础模型差异太大，直接迁移可能效果不佳。此时建议先使用tool_add_control.py创建基础ControlNet模型，然后使用自定义数据集从头训练。
缺少微调步骤：迁移后进行适当的微调通常能显著提升效果。可以使用tutorial_train.py脚本，以较小的学习率进行短时间训练。
参数设置不当：尝试调整训练参数，如降低学习率、调整sd_locked和only_mid_control等参数。

迁移过程中出现权重不匹配

如果在迁移过程中出现权重不匹配的错误，可能是因为：

模型版本不兼容：确保使用的ControlNet模型与目标基础模型版本匹配（如SD1.5的ControlNet不能直接迁移到SD2.1模型）。
文件路径错误：检查模型文件路径是否正确，确保所有必要的模型文件都存在。
模型结构修改：如果目标模型结构与原始模型有差异，可能需要修改迁移工具中的权重映射逻辑。

社区模型适配案例

案例1：将OpenPose ControlNet迁移到Anything-V3模型

Anything-V3是社区中流行的动漫风格模型，通过以下步骤可以为其添加OpenPose控制能力：

准备模型文件：
- SD1.5基础模型：models/v1-5-pruned.ckpt
- OpenPose ControlNet：models/control_sd15_openpose.pth
- Anything-V3模型：models/anything-v3-full.safetensors

配置tool_transfer_control.py：

path_sd15 = './models/v1-5-pruned.ckpt'
path_sd15_with_control = './models/control_sd15_openpose.pth'
path_input = './models/anything-v3-full.safetensors'
path_output = './models/control_any3_openpose.pth'

运行迁移工具：
```
python tool_transfer_control.py
```
使用生成的模型进行推理：
```
python gradio_pose2image.py
```

案例2：为自定义模型创建新的ControlNet架构

如果需要为全新的基础模型创建ControlNet架构（而非迁移现有ControlNet），可以使用tool_add_control.py工具：

准备基础模型文件，如models/custom_model.ckpt

运行tool_add_control.py：

python tool_add_control.py ./models/custom_model.ckpt ./models/control_custom_ini.ckpt

使用tutorial_train.py训练新的ControlNet：

resume_path = './models/control_custom_ini.ckpt'
# 其他训练配置...
trainer.fit(model, dataloader)

总结与下一步

通过tool_add_control.py和tool_transfer_control.py两个工具，开发者可以轻松地将ControlNet的控制能力集成到各种基础模型中。这为社区模型的扩展和定制提供了强大的支持。

进阶学习资源

官方训练文档：docs/train.md
低显存优化指南：docs/low_vram.md
常见问题解答：docs/faq.md
标注工具使用说明：docs/annotator.md

社区贡献

如果您成功将ControlNet适配到新的模型，欢迎通过社区渠道分享您的经验和模型，帮助其他开发者。您也可以贡献代码改进迁移工具，使其支持更多类型的模型和控制方式。

通过这种方式，我们可以共同扩展ControlNet的生态系统，让更多人能够利用这一强大技术来控制扩散模型的生成过程。

【免费下载链接】ControlNet Let us control diffusion models! 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/ControlNet

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考