control_v11e_sd15_ip2p

项目介绍：control_v11e_sd15_ip2p

项目背景

control_v11e_sd15_ip2p是一个由Lvmin Zhang和Maneesh Agrawala共同开发的神经网络项目，该项目是ControlNet v1.1版本的一部分，旨在为大型扩散模型提供额外的控制条件。ControlNet是一种神经网络结构，通过增加额外条件来控制扩散模型。它在文本到图像生成领域尤为重要，特别是在支持多种输入条件的情况下。

项目描述

control_v11e_sd15_ip2p是基于Stable Diffusion v1.5的一个扩展项目，使用了controlnet技术来增强图像生成的控制性。该项目采用的ControlNet结构允许在训练好的大规模扩散模型中支持附加条件的输入，如像素到像素指令。

该项目使用了CreativeML OpenRAIL M开源许可证，允许开发者在开放和负责的AI开发原则下使用和修改该工具。

核心功能

control_v11e_sd15_ip2p的核心功能在于利用Stable Diffusion模型生成条件图像，这些条件可能包括边缘图、分割图、关键点等形式，以提高大规模扩散模型的可控性和应用范围。通过将ControlNet整合到这些模型中，开发者可以在图像生成任务中获得更大的自由度和灵活性。

应用场景

艺术创作：通过提供详细的图像条件输入，艺术家可以生成符合特定创作意图的图像作品。
图像处理与改进：利用模型的图像到图像处理能力，实现图像细节的增强和修复。
计算机视觉研究：为计算机视觉和图像生成研究提供一个可拓展的框架。

实验演示

以下是一个简单的实验框架，开发者可以按照以下步骤测试模型的性能：

import torch
from diffusers import (
    ControlNetModel,
    StableDiffusionControlNetPipeline,
    UniPCMultistepScheduler,
)

checkpoint = "lllyasviel/control_v11e_sd15_ip2p"
image_url = "https://huggingface.co/lllyasviel/control_v11e_sd15_ip2p/resolve/main/images/input.png"
prompt = "make it on fire"

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(0)
generated_image = pipe(prompt, num_inference_steps=30, generator=generator, image=image_url).images[0]

generated_image.save('image_out.png')