使用diffusers和ControlNet进行文生图

Diffusers库是由Hugging Face团队推出的一款专门用于处理扩散模型（Diffusion Models）的工具箱，支持各种扩散模型的加载、训练和微调，能够生成高质量的图像、音频，此外，它还提供了多种噪声调度器，用于调节模型推理中的速度和质量。

diffusers主要特点

1. 易用性：Diffusers库提供了简单方便的diffusion推理训练pipeline，使得用户可以轻松地实现图像和音频的生成。
2. 模块化设计：库中的各个模块（如Unet、VAE、CLIP、scheduler等）都可以进行自定义和替换，满足了用户在不同应用场景下的需求。
3. 活跃的社区支持：Diffusers库拥有一个活跃的模型和数据社区，用户可以直接从指定的仓库调用别人上传的数据集和预训练checkpoint，大大降低了开发门槛。
4. 支持最新技术：随着扩散模型技术的不断发展，Diffusers库也在不断更新和完善，支持最新的Stable Diffusion等模型。

ControlNet模型是一种用于控制预训练图像扩散模型（例如Stable Diffusion）的神经网络，它通过接受调节图像作为输入来操控图像生成过程 。这种模型的引入，使得AI绘画的生成过程更加可控，有助于将AI绘画应用到各行各业中，为AI绘画的商业落地奠定了基础 。

ControlNet主要特点：

1. 多种调节图像类型：ControlNet能够处理多种类型的调节图像，如涂鸦、边缘图、姿势关键点、深度图、分割图、法线图等，这些输入都可以作为条件输入来指导生成图像的内容。

2. 内部架构：ControlNet的内部架构包括前馈和反向传播两部分。在前馈过程中，ControlNet利用额外的条件向量来训练模型的一个可训练副本，而不是直接训练原始权重，以防止过拟合并保持大模型的高质量。

3. 与Stable Diffusion结合：ControlNet与Stable Diffusion结合使用时，可以通过编码器和整体架构来增强Stable Diffusion的性能，使其能够接受指导图像生成过程的条件输入。

4. 训练：在训练ControlNet时，会随机用空字符串替换50%的文本提示，这有助于模型更好地理解输入条件图的含义，例如Canny边缘图或人类涂鸦。

5. 输入条件的多样性：ControlNet是一种灵活的工具，允许使用不同类型的条件输入来加强Stable Diffusion，包括Canny边缘图、线条图、涂鸦、霍夫线、语义分割、深度图、法线图和姿势等。

Diffusers使用ControlNet模型

control_v11p_sd15_canny模型

安装依赖包：

pip install opencv-contrib-python
pip install diffusers transformers accelerate

示例代码：

import torch
import os
from huggingface_hub import HfApi
from pathlib import Path
from diffusers.utils import load_image
import numpy as np
import cv2
from PIL import Image

from diffusers import (
    ControlNetModel,
    StableDiffusionControlNetPipeline,
    UniPCMultistepScheduler,
)

checkpoint = "lllyasviel/control_v11p_sd15_canny"

image = load_image(
    "https://hf-mirror.com/lllyasviel/control_v11p_sd15_canny/resolve/main/images/input.png"
)

image = np.array(image)

low_threshold = 100
high_threshold = 200

image = cv2.Canny(image, low_threshold, high_threshold)
image = image[:, :, None]
image = np.concatenate([image, image, image], axis=2)
control_image = Image.fromarray(image)

control_image.save("./images/control.png")

controlnet = ControlNetModel.from_pretrained(checkpoint, torch_dtype=torch.float16)
pipe = StableDiffusionControlNetPipeline.from_pretrained(
    "runwayml/stable-diffusion-v1-5", controlnet=controlnet, torch_dtype=torch.float16
)

pipe.scheduler = UniPCMultistepScheduler.from_config(pipe.scheduler.config)
pipe.enable_model_cpu_offload()

generator = torch.manual_seed(33)
image = pipe("a blue paradise bird in the jungle", num_inference_steps=20, generator=generator, image=control_image).images[0]

image.save('images/image_out.png')

control_v11f1p_sd15_depth模型

安装依赖包：

pip install diffusers transformers accelerate

示例代码：

import torch
import os
from huggingface_hub import HfApi
from pathlib import Path
from diffusers.utils import load_image
from PIL import Image
import numpy as np
from transformers import pipeline


from diffusers import (
    ControlNetModel,
    StableDiffusionControlNetPipeline,
    UniPCMultistepScheduler,
)

checkpoint = "lllyasviel/control_v11p_sd15_depth"

image = load_image(
    "https://hf-mirror.com/lllyasviel/control_v11p_sd15_depth/resolve/main/images/input.png"
)

prompt = "Stormtrooper's lecture in