stable diffusion的额外信息融入方式

本文主要是介绍stable diffusion的额外信息融入方式，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

 conditioning怎么往sd中添加，一般有三种，一种是直接和latent拼一下，另外很多是在unet结构Spatialtransformers上加，和文本特征一样，通过cross-attention往unet上加，这里还需要注意一点，在文本嵌入时，q是可学习的，k和v都是文本embedding。第三种就是类似controlnet这种，adapter设计。

1.sd img2img

sd的img2img的图像输入是通过VAE将图像转成image latent和latent一起拼的，将512x512的图转成64x64.

init_latent = sd_model.get_first_stage_encoding(sd_model.encode_first_stage(image))
image_conditioning = img2img_image_conditioning(image, init_latent, image_mask)

1.ip-adapter 

通过解耦cross-attention的方式，clip提取图像特征，文本输入一个crossattention，图像输入一个cross-attention。

3.controlnet

stable diffusion使用和vq-gan相似的预处理方法，将512x512图像转成64x64的潜在图像，controlnet将image-based condition（就是从图像中获取线框图）转成64x64，我们使用4个4x4核和2x2strides的卷积层（后接relu，通常数分别是16,32,64,128,Guassian weights）将image-space condition转成特征图。

4.powerpaint

输入由latent+masked_image+mask concat组合，text侧还是clip编码之后送入unet进行cross-attention。

5.VideoComposer

这篇关于stable diffusion的额外信息融入方式的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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