X-Adapter

X-Adapter

实现旧版扩散模型插件通用兼容的适配器

X-Adapter是一个通用适配器,使旧版扩散模型(如SD1.5)的预训练插件能够直接与升级后的模型(如SDXL)兼容,无需重新训练。该项目支持ControlNet、LoRA等多种插件,提供了设置指南、推理代码和使用示例,提高了模型升级后的灵活性和效率。这为研究人员和开发者提供了实用的工具和资源。

X-Adapter扩散模型插件兼容Stable DiffusionControlNetGithub开源项目

X-Adapter

本仓库是 X-Adapter 的官方实现。

X-Adapter: 为升级版扩散模型添加插件的通用兼容性 <br/> 冉凌民, 寸晓东, 刘嘉伟, 赵睿, 宋子杰, 王鑫涛, Jussi Keppo, Mike Zheng Shou <br/>

项目网站 arXiv

概览_v7

<em> X-Adapter 使在旧版本(如 SD1.5)上预训练的插件能够直接与升级版模型(如 SDXL)兼容使用,无需进一步重新训练。</em>

感谢 @kijai这里 提供的 CumfyUI 实现!请参考这个 教程 进行超参数设置。

新闻

  • [2024/02/17] 推理代码已发布

设置

要求

conda create -n xadapter python=3.10 conda activate xadapter pip install torch==1.13.1+cu116 torchvision==0.14.1+cu116 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116 pip install -r requirements.txt

强烈建议安装 xformers 以提高效率并降低 GPU 开销。

权重

[Stable Diffusion] Stable Diffusion 是一个潜在的文本到图像扩散模型,能够根据任何文本输入生成逼真的图像。预训练的 Stable Diffusion 模型可以从 Hugging Face 下载(例如,Stable Diffusion v1-5)。您也可以使用在不同风格上微调的 Stable Diffusion 模型(例如,Anything V4.0Redshift 等)。

[ControlNet] Controlnet 是一种用空间条件控制扩散模型的方法。您可以在 这里 下载 ControlNet 系列。

[LoRA] LoRA 是一种轻量级适配器,用于微调大规模预训练模型。它广泛用于扩散模型中的风格或身份定制。您可以从扩散社区下载 LoRA(例如,civitai)。

检查点

模型可以从我们的 Hugging Face 页面 下载。将检查点放在 ./checkpoint/X-Adapter 文件夹中。

使用方法

准备好所有检查点后,我们可以使用不同的插件运行推理代码。您可以参考这个 教程 快速开始使用 X-Adapter。

Controlnet 推理

在 bash 脚本中设置 --controlnet_canny_path--controlnet_depth_path 为 ControlNet 的路径。默认值是其 Hugging Face 模型卡片。

sh ./bash_scripts/canny_controlnet_inference.sh
sh ./bash_scripts/depth_controlnet_inference.sh

LoRA 推理

在 bash 脚本中设置 --lora_model_path 为 LoRA 的检查点。在这个例子中,我们使用 MoXin,并将其放在 ./checkpoint/lora 文件夹中。

sh ./bash_scripts/lora_inference.sh

Controlnet-Tile 推理

在 bash 脚本中设置 --controlnet_tile_path 为 ControlNet-tile 的路径。默认值是其 Hugging Face 模型卡片。

sh ./bash_scripts/controlnet_tile_inference.sh

引用

如果您发现 X-Adapter 对您的研究和应用有用,请使用以下 BibTeX 引用我们:

@article{ran2023xadapter, title={X-Adapter: Adding Universal Compatibility of Plugins for Upgraded Diffusion Model}, author={Lingmin Ran and Xiaodong Cun and Jia-Wei Liu and Rui Zhao and Song Zijie and Xintao Wang and Jussi Keppo and Mike Zheng Shou}, journal={arXiv preprint arXiv:2312.02238}, year={2023} }

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