Stable Diffusion WebUI 使用ControlNet:IP-Adapter实现图片风格迁移

原创 已于 2024-06-27 19:02:36 修改 · 2.1k 阅读 · 7 ·
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#stable diffusion #人工智能

于 2024-04-27 18:15:24 首次发布
IP-Adapter是一个由腾讯研究院开发的轻量级工具，它让预训练的文本到图像扩散模型能够处理图像提示。文章展示了如何使用IP-Adapter进行图片风格迁移，包括Depth、Lineart、Canny和SoftEdge等多种效果的实现。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

IP-Adapter 全称是 Text Compatible Image Prompt Adapter for Text-to-Image Diffusion Models（文本到图像扩散模型的文本兼容图像提示适配器），是腾讯研究院出品的一个新的ControlNet模型，旨在使预训练的文本到图像扩散模型能够生成具有图像提示的图像。

IP-Adapter是一种有效的轻量级适配器，用于实现预训练文本到图像扩散模型的图像提示能力。

IP-Adapter实现图片风格迁移示例

1、选择文生图

2、设置ControlNet unit 0的参数

添加一张图片作为参考风格。

  • Control Type：选择IP-Adapter
  • Preprocessor：选择ip-adapter_clip_sd15
  • Model：选择ip-adapter_sd15_plus
  • Control Weight：设置为1。

3、设置ControlNet unit 1的参数

这里选择Depth控制图片的结构，也可以使用lineart、canny、softedge等线条类模型。

  • Control Type：选择Depth
  • Preprocessor：选择depth_midas
  • Model：选择control_v11f1p_sd15_depth
  • Control Weight：设置为1。

4、文生图参数设置

  • 采样方式：选择DPM++ 2M Karras
  • 迭代步数：设置为20
  • 高度和宽度与ControlNet unit 1上传的图片保持一致

效果展示

Depth​​​​​
Lineart
Canny
SoftEdge

IP-Adapter:text compatible image prompt adapter for text-to-image diffusion models
liguandong
10-10 1153
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