巅峰对决：ControlNet vs T2I-Adapter、IP-Adapter，谁是最佳选择？-优快云博客

巅峰对决：ControlNet vs T2I-Adapter、IP-Adapter，谁是最佳选择？

引言

你是否在寻找一种能够精确控制文本到图像生成的方法？本文将深入对比三种主流的控制方法：ControlNet、T2I-Adapter和IP-Adapter，帮助你找到最适合自己需求的解决方案。

读完本文，你将能够：

了解三种控制方法的工作原理
掌握它们的优缺点和适用场景
学会如何选择最适合你的控制方法

方法概述

ControlNet

ControlNet是一种神经网络架构，用于为大型预训练文本到图像扩散模型添加空间条件控制。它锁定生产就绪的大型扩散模型，并重用其经过数十亿图像预训练的深度和鲁棒编码层作为强大的主干，以学习各种条件控制。

ControlNet提供了多种预训练模型，包括：

canny: 使用canny边缘检测控制SD
depth: 使用Midas深度估计控制SD
hed: 使用HED边缘检测（软边缘）控制SD
mlsd: 使用M-LSD线检测控制SD
normal: 使用法线图控制SD
openpose: 使用OpenPose姿态检测控制SD
scribble: 使用人类涂鸦控制SD
seg: 使用语义分割控制SD

T2I-Adapter

T2I-Adapter是一种轻量级适配器，旨在为预训练的文本到图像扩散模型提供更多的可控能力。它通过学习适配器来挖掘文本到图像扩散模型的更多可控能力。

T2I-Adapter-SDXL为Stable Diffusion XL (SDXL)提供了多种控制能力，包括sketch、canny、lineart、openpose、depth-zoe和depth-mid等。

IP-Adapter

IP-Adapter是一种图像提示适配器，旨在使预训练的文本到图像扩散模型能够使用图像提示生成图像。它是一个轻量级适配器，仅有22M参数，却能实现与微调图像提示模型相当甚至更好的性能。

IP-Adapter可以推广到从相同基础模型微调的其他自定义模型，也可以与现有的可控工具一起用于可控生成。此外，图像提示还可以与文本提示很好地配合，完成多模态图像生成。

技术对比

架构设计

特性	ControlNet	T2I-Adapter	IP-Adapter
基础模型	Stable Diffusion 1.5	Stable Diffusion XL	Stable Diffusion 1.5, SDXL
参数规模	-	77/79M	22M
控制方式	空间条件控制	适配器控制	图像提示控制
多模态支持	有限	有限	良好

性能表现

控制精度

ControlNet: 高，提供精确的空间控制
T2I-Adapter: 中高，在保持生成质量的同时提供良好控制
IP-Adapter: 中，擅长捕捉图像风格和内容

生成质量

ControlNet: 高，继承基础模型的生成能力
T2I-Adapter: 高，特别是T2I-Adapter-SDXL继承了SDXL的高质量生成
IP-Adapter: 中高，在保持与图像提示一致性的同时生成高质量图像

速度

ControlNet: 中，需要额外的控制网络计算
T2I-Adapter: 快，轻量级适配器设计
IP-Adapter: 快，仅22M参数的轻量级适配器

适用场景

场景	ControlNet	T2I-Adapter	IP-Adapter
边缘/轮廓控制	✅ 推荐	✅ 推荐	❌ 不适用
深度控制	✅ 推荐	✅ 推荐	❌ 不适用
姿态控制	✅ 推荐	✅ 推荐	❌ 不适用
图像风格迁移	❌ 不适用	❌ 不适用	✅ 推荐
图像变体生成	❌ 不适用	❌ 不适用	✅ 推荐
多模态提示	❌ 有限	❌ 有限	✅ 推荐
草图转图像	✅ 支持	✅ 推荐	❌ 不适用
语义分割控制	✅ 推荐	❌ 不适用	❌ 不适用

工作原理流程图

mermaid

使用示例

ControlNet示例

from diffusers import StableDiffusionControlNetPipeline, ControlNetModel, UniPCMultistepScheduler
from diffusers.utils import load_image
import numpy as np
import torch
import cv2
from PIL import Image

# 下载图像
image = load_image("https://hf.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/diffusers/input_image_vermeer.png")
image = np.array(image)

# 获取canny图像
image = cv2.Canny(image, 100, 200)
image = image[:, :, None]
image = np.concatenate([image, image, image], axis=2)
canny_image = Image.fromarray(image)

# 加载control net和stable diffusion v1-5
controlnet = ControlNetModel.from_pretrained("lllyasviel/sd-controlnet-canny", torch_dtype=torch.float16)
pipe = StableDiffusionControlNetPipeline.from_pretrained(
    "stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5", controlnet=controlnet, torch_dtype=torch.float16
)

# 使用更快的调度器和内存优化加速扩散过程
pipe.scheduler = UniPCMultistepScheduler.from_config(pipe.scheduler.config)
pipe.enable_xformers_memory_efficient_attention()
pipe.enable_model_cpu_offload()

# 生成图像
generator = torch.manual_seed(0)
image = pipe(
    "futuristic-looking woman", num_inference_steps=20, generator=generator, image=canny_image
).images[0]

T2I-Adapter示例

from diffusers import StableDiffusionXLAdapterPipeline, T2IAdapter, EulerAncestralDiscreteScheduler, AutoencoderKL
from diffusers.utils import load_image
from controlnet_aux.lineart import LineartDetector
import torch

# 加载适配器
adapter = T2IAdapter.from_pretrained("TencentARC/t2i-adapter-lineart-sdxl-1.0", torch_dtype=torch.float16, variant="fp16").to("cuda")

# 加载euler_a调度器
model_id = 'stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0'
euler_a = EulerAncestralDiscreteScheduler.from_pretrained(model_id, subfolder="scheduler")
vae = AutoencoderKL.from_pretrained("madebyollin/sdxl-vae-fp16-fix", torch_dtype=torch.float16)

pipe = StableDiffusionXLAdapterPipeline.from_pretrained(
    model_id, vae=vae, adapter=adapter, scheduler=euler_a, torch_dtype=torch.float16, variant="fp16",
).to("cuda")

pipe.enable_xformers_memory_efficient_attention()

line_detector = LineartDetector.from_pretrained("lllyasviel/Annotators").to("cuda")

# 条件图像
url = "https://huggingface.co/Adapter/t2iadapter/resolve/main/figs_SDXLV1.0/org_lin.jpg"
image = load_image(url)
image = line_detector(image, detect_resolution=384, image_resolution=1024)

# 生成
prompt = "Ice dragon roar, 4k photo"
negative_prompt = "anime, cartoon, graphic, text, painting, crayon, graphite, abstract, glitch, deformed, mutated, ugly, disfigured"
gen_images = pipe(
    prompt=prompt, negative_prompt=negative_prompt, image=image, num_inference_steps=30, adapter_conditioning_scale=0.8, guidance_scale=7.5,
).images[0]

IP-Adapter示例

# 安装依赖
# pip install diffusers==0.22.1
# pip install git+https://github.com/tencent-ailab/IP-Adapter.git

from diffusers import StableDiffusionPipeline
from ip_adapter import IPAdapter
import torch
from PIL import Image

# 加载基础模型
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(
    "runwayml/stable-diffusion-v1-5",
    torch_dtype=torch.float16,
    safety_checker=None
).to('cuda')

# 加载IP-Adapter
ip_adapter = IPAdapter(pipe, "models/ip-adapter_sd15.bin", image_encoder_path="models/image_encoder")

# 加载图像提示
image = Image.open("examples/image.jpg").convert('RGB')

# 生成图像变化
images = ip_adapter.generate(pil_image=image, num_samples=4, num_inference_steps=30, seed=42)

应用场景分析

ControlNet适用场景

需要精确空间控制的图像生成任务
边缘检测、深度估计、姿态检测等计算机视觉任务
对生成结果有严格结构要求的场景

T2I-Adapter适用场景

需要轻量级控制的图像生成任务
基于草图、线稿的创意设计
对生成速度有较高要求的应用

IP-Adapter适用场景

需要图像提示的多模态生成任务
图像风格迁移和变体生成
图像到图像转换和修复

结论与选择指南

mermaid

ControlNet、T2I-Adapter和IP-Adapter各有优势，适用于不同的场景：

ControlNet提供了最全面的空间控制能力，适合需要精确控制的任务
T2I-Adapter在保持生成质量的同时提供了高效的控制，适合对速度有要求的应用
IP-Adapter创新性地引入了图像提示，拓展了多模态生成的可能性

未来，我们可以期待这些方法的进一步融合和优化，例如将IP-Adapter的多模态能力与ControlNet的精确控制相结合，或者将T2I-Adapter的轻量级设计应用于更多基础模型。

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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考