controlnet前向代码解析

Kun Li

已于 2023-05-04 14:39:31 修改

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分类专栏：图像视频生成大模型文章标签： stablediffusion 图像生成

于 2023-04-06 15:00:27 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u012193416/article/details/129956546

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ControlNet｜使用教程各模型算法说明以及使用解析 - openAI本本介绍了如何在Stable Diffusion中使用ControlNet生成高质量图片的方法，包括骨骼提取、边缘线处理、引导设置、语义分割、涂鸦等功能的详细介绍，帮助用户快速上手使用ControlNet。https://openai.wiki/controlnet-guide.htmlcldm：controlnet版本的ldm

apply_uniformer=Uniformerdetector()
model=create_model('')
model.load_state_dict(load_state_dict('',location

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ControlNet的原理部分可以看我之前写的博客《Image-to-Image任务的终结者：详解ControlNet原理与代码》，这篇博客主要讲解一下diffusers版本的ControlNet代码，从代码中洞悉原理，加深理解。

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在上述代码中，我们定义了一个简单的ControlNet模型，包含一个编码器和一个解码器。在训练过程中，可以使用适当的损失函数（如均方差损失或对抗损失）来指导生成模型的学习。控制网络（ControlNet）是一种用于图像到图像（Image-to-Image）任务的模型架构，它能够学习将输入图像转换为输出图像的映射关系。在本文中，我们将详细介绍ControlNet的原理，并提供相应的源代码示例。这是一个简单的ControlNet示例，实际应用中可能需要根据具体的任务和数据进行适当的修改和调整。

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用了很久的Stable Diffusion，但从来没有好好解析过它内部的结构，写个博客记录一下，嘿嘿。Stable Diffusion是比较新的一个扩散模型，翻译过来是稳定扩散，虽然名字叫稳定扩散，但实际上换个seed生成的结果就完全不一样，非常不稳定哈。Stable Diffusion最开始的应用应该是文本生成图像，即文生图，随着技术的发展Stable Diffusion不仅支持image2image图生图的生成，还支持ControlNet等各种控制方法来定制生成的图像。

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比如 webui 尽管支持了多种类型的加载和推理，但却无法支持不同框架下的转换，也无法支持模型的灵活训练。，目前模型保存格式多样，如.bin、.ckpt、.pth、.satetensors 等，除了 webui 外，目前 diffusers 框架对于这些模型格式的支持还有限，考虑到 LoRA 大部分模型以 safetensors 保存为主，用户很难直接将 LoRA 的模型加载到已有的基于 diffusers 框架训练的模型中。为此，我们自行支持这个功能，提供了转换脚本。我们提供了一个转换示例whaosoft

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如果提示中有之前的控制网络，检查缓存中是否已有该网络，如果有则使用缓存中的网络，否则创建新的控制网络，并设置提示信息、强度和百分比范围。# 如果提示中有之前的控制网络，检查缓存中是否已有该网络，如果有则使用缓存中的网络，否则创建新的控制网络，并设置提示信息、强度和百分比范围。# 定义 apply 方法，处理 ControlNet 应用逻辑，接受多个参数，包括控制网络名称、图像、正向和负向提示、强度等。# 如果正向提示中有之前的控制网络，将其设置为前一个控制网络。# 将当前控制网络设置为提示中的控制网络。

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