IP-Adapter：用于文本到图像扩散模型的文本兼容图像提示适配器

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介绍

我们提出了IP-Adapter，这是一个高效轻量的适配器，可为预训练的文本到图像扩散模型实现图像提示功能。一个仅有22M参数的IP-Adapter可以达到与微调图像提示模型相当甚至更好的性能。IP-Adapter不仅可以推广到从同一基础模型微调的其他自定义模型，还可以使用现有的可控工具进行可控生成。此外，图像提示还可以与文本提示很好地配合使用，实现多模态图像生成。

发布

• [2024/01/19] 🔥 新增IP-Adapter-FaceID-Portrait，更多信息可在此处查看。
• [2024/01/17] 🔥 新增SDXL的IP-Adapter-FaceID-PlusV2实验版本，更多信息可在此处查看。
• [2024/01/04] 🔥 新增SDXL的IP-Adapter-FaceID实验版本，更多信息可在此处查看。
• [2023/12/29] 🔥 新增IP-Adapter-FaceID-PlusV2实验版本，更多信息可在此处查看。
• [2023/12/27] 🔥 新增IP-Adapter-FaceID-Plus实验版本，更多信息可在此处查看。
• [2023/12/20] 🔥 新增IP-Adapter-FaceID实验版本，更多信息可在此处查看。
• [2023/11/22] 感谢Diffusers团队，IP-Adapter现已在Diffusers中可用。
• [2023/11/10] 🔥 新增更新版本的IP-Adapter-Face。演示在此处。
• [2023/11/05] 🔥 新增使用IP-Adapter和Kandinsky 2.2 Prior的文本到图像演示
• [2023/11/02] 支持safetensors
• [2023/9/08] 🔥 更新SDXL_1.0的IP-Adapter新版本。更多信息可在此处查看。
• [2023/9/05] 🔥🔥🔥 IP-Adapter现已在WebUI和ComfyUI（或ComfyUI_IPAdapter_plus）中得到支持。
• [2023/8/30] 🔥 新增以人脸图像为提示的IP-Adapter。演示在此处。
• [2023/8/29] 🔥 发布训练代码。
• [2023/8/23] 🔥 新增具有细粒度特征的IP-Adapter代码和模型。演示在此处。
• [2023/8/18] 🔥 为SDXL 1.0新增代码和模型。演示在此处。
• [2023/8/16] 🔥 我们发布了代码和模型。

安装

# 安装最新的diffusers
pip install diffusers==0.22.1

# 安装ip-adapter
pip install git+https://github.com/tencent-ailab/IP-Adapter.git

# 下载模型
cd IP-Adapter
git lfs install
git clone https://huggingface.co/h94/IP-Adapter
mv IP-Adapter/models models
mv IP-Adapter/sdxl_models sdxl_models

# 然后您可以使用notebook

下载模型

您可以从这里下载模型。要运行演示，您还应下载以下模型：

• runwayml/stable-diffusion-v1-5
• stabilityai/sd-vae-ft-mse
• SG161222/Realistic_Vision_V4.0_noVAE
• ControlNet模型

使用方法

SD_1.5

• ip_adapter_demo：使用图像提示进行图像变体、图像到图像和修复。
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• ip_adapter_controlnet_demo, ip_adapter_t2i-adapter：使用图像提示进行结构化生成。
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• ip_adapter_multimodal_prompts_demo：使用多模态提示进行生成。
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• ip_adapter-plus_demo：具有细粒度特征的IP-Adapter演示。

• ip_adapter-plus-face_demo：使用人脸图像作为提示进行生成。

最佳实践

• 如果您只使用图像提示,可以将scale设置为1.0,并将text_prompt设置为""(或一些通用的文本提示,如"最佳质量",您也可以使用任何负面文本提示)。如果降低scale,可以生成更多样化的图像,但可能与图像提示的一致性较差。
• 对于多模态提示,您可以调整scale以获得最佳结果。在大多数情况下,设置scale=0.5可以获得良好的效果。对于SD 1.5版本,我们建议使用社区模型来生成优质图像。

非方形图像的IP-Adapter

由于CLIP默认的图像处理器会对图像进行中心裁剪,IP-Adapter对方形图像效果最佳。对于非方形图像,它会丢失中心以外的信息。但您可以直接将非方形图像调整为224x224,对比如下:

SDXL_1.0

• ip_adapter_sdxl_demo:使用图像提示的图像变体。
• ip_adapter_sdxl_controlnet_demo:使用图像提示的结构化生成。

IP-Adapter_XL与Reimagine XL的对比如下:

新版本的改进(2023.9.8):

• 切换到CLIP-ViT-H:我们使用OpenCLIP-ViT-H-14而不是OpenCLIP-ViT-bigG-14训练了新的IP-Adapter。尽管ViT-bigG比ViT-H大得多,但我们的实验结果并未发现显著差异,较小的模型可以减少推理阶段的内存使用。
• 更快更好的训练方法:在之前的版本中,直接在1024x1024分辨率下训练效率极低。然而,在新版本中,我们实施了更有效的两阶段训练策略。首先,我们在512x512分辨率下进行预训练。然后,我们采用多尺度策略进行微调。(也许这种训练策略也可以用来加速controlnet的训练)。

如何训练

要进行训练,您需要安装accelerate并将您自己的数据集制作成json文件。

accelerate launch --num_processes 8 --multi_gpu --mixed_precision "fp16" \
  tutorial_train.py \
  --pretrained_model_name_or_path="runwayml/stable-diffusion-v1-5/" \
  --image_encoder_path="{image_encoder_path}" \
  --data_json_file="{data.json}" \
  --data_root_path="{image_path}" \
  --mixed_precision="fp16" \
  --resolution=512 \
  --train_batch_size=8 \
  --dataloader_num_workers=4 \
  --learning_rate=1e-04 \
  --weight_decay=0.01 \
  --output_dir="{output_dir}" \
  --save_steps=10000

训练完成后,您可以使用以下代码转换权重:

import torch
ckpt = "checkpoint-50000/pytorch_model.bin"
sd = torch.load(ckpt, map_location="cpu")
image_proj_sd = {}
ip_sd = {}
for k in sd:
    if k.startswith("unet"):
        pass
    elif k.startswith("image_proj_model"):
        image_proj_sd[k.replace("image_proj_model.", "")] = sd[k]
    elif k.startswith("adapter_modules"):
        ip_sd[k.replace("adapter_modules.", "")] = sd[k]

torch.save({"image_proj": image_proj_sd, "ip_adapter": ip_sd}, "ip_adapter.bin")

第三方使用

• WebUI的IP-Adapter [发布说明]
• ComfyUI的IP-Adapter [IPAdapter-ComfyUI 或 ComfyUI_IPAdapter_plus]
• InvokeAI的IP-Adapter [发布说明]
• AnimateDiff提示旅行的IP-Adapter
• Diffusers_IPAdapter:更多功能,如支持多个输入图像
• 官方Diffusers
• InstantStyle:基于IP-Adapter的风格迁移

免责声明

本项目致力于为AI驱动的图像生成领域带来积极影响。用户可以自由使用此工具创建图像,但需遵守当地法律并负责任地使用。开发者不对用户可能的滥用行为承担任何责任。

引用

如果您发现IP-Adapter对您的研究和应用有用,请使用以下BibTeX进行引用:

@article{ye2023ip-adapter,
  title={IP-Adapter: Text Compatible Image Prompt Adapter for Text-to-Image Diffusion Models},
  author={Ye, Hu and Zhang, Jun and Liu, Sibo and Han, Xiao and Yang, Wei},
  booktitle={arXiv preprint arxiv:2308.06721},
  year={2023}
}