[Stable Diffusion]ip-adapter:SD也可以垫图了,一张图复刻lora效果

ip-adapter是腾讯AI工作室发布的controlnet模型,可在Stable Diffusion中识别并复刻参考图的艺术风格。它提升了SD的实用性,允许生成与参考图像对齐的高质量作品。通过更新SD WebUI和controlnet,用户可以尝试使用ip-adapter进行图像生成。在遇到问题时,检查WebUI版本、controlnet模型以及相关环境设置是解决错误的关键。ip-adapter在人物和画风复刻上的表现良好,适用于商业场景的快速AI绘图。

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  1. Controlnet更新的v1.1.4版本新预处理ip-adapter,这项新能力简直让stablediffusion的实用性再上一个台阶。这些更新将改变sd的使用流程。

 1.ip-adapter是什么? 

  ip-adapter是腾讯Ai工作室发布的一个controlnet模型,可以通过stable diffusion的webui使用,这个新的功能简单来说,他可以识别参考图的艺术风格和内容,然后生成相似的作品,并且还可以搭配其他控制器使用。可以说SD已经学会临摹大师的绘画并且运用到自己的作品上了。

图片

腾讯ai实验室 论文资料:https://ip-adapter.github.io/

IP-adapter的github地址:https://github.com/tencent-ailab/IP-Adapter

2.ip-adapter生成效果

  官方对ip-

### Stable Diffusion IP-Adapter 的使用方法及教程 #### 一、IP-Adapter 功能概述 IP-Adapter 是一种轻量级适配器,旨在增强预训练文本到像扩散模型的像提示能力。它可以通过上传参考像将其转换为像提示词,从而实现精确的风格迁移效果[^2]。 #### 二、安装与配置环境 为了使用 IP-Adapter,需先搭建好 Stable Diffusion WebUI 环境并加载 ControlNet 插件。以下是具体操作说明: 1. **下载依赖文件** - 下载 `ip-adapter` 模型权重文件(如 ip-adapter_sd15.pth 或其他变体),这些文件通常可以在开源社区获取[^3]。 2. **放置模型文件** 将下载好的 `.pth` 文件放入指定路径下,例如 `models/controlnet/` 目录中[^4]。 3. **启用插件支持** 在启动脚本中确保启用了 ControlNet 支持,并确认其版本兼容最新发布的 IP-Adapter 版本[^5]。 #### 三、实际应用流程 以下是基于 Stable Diffusion WebUI 实现片风格迁移的具体步骤: 1. **选择模式** 进入界面后,在生成选项卡中切换至“文生”模式。 2. **调整参数** 配置 ControlNet 单元中的相关参数: - 设置模块类型为 `ip-adapter`; - 调整权重比例以平衡输入像的影响程度; - 如果仅关注面部特征,则可选用专门优化的人脸子集模型 `ip-adapter-plus-face_sd15`。 3. **提供参考素材** 提供一张或多张作为样式的参考片,系统会自动提取其中的关键视觉特性。 4. **执行渲染过程** 填写描述性的文字指令配合上述设定完成最终作品创作。 ```python from diffusers import StableDiffusionPipeline, EulerAncestralDiscreteScheduler import torch model_id = "runwayml/stable-diffusion-v1-5" scheduler = EulerAncestralDiscreteScheduler.from_pretrained(model_id, subfolder="scheduler") pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, scheduler=scheduler).to("cuda") prompt = "a photo of an astronaut riding a horse on mars" image = pipe(prompt).images[0] # Save the image to disk. image.save("./astronaut_rides_horse.png") ``` 以上代码片段展示了如何利用官方库构建基础管道结构来调用 SD API 接口[^1]。 --- #### 四、优势特点总结 相比传统方式,采用 IP-Adapter 可带来如下益处: - 更加灵活可控的结果表现力; - 显著降低手动编写复杂 prompt 所需时间成本; - 对特定领域比如动漫化处理具备独特专精性能。 ---
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