本文将要介绍整合HuggingFace的diffusers 包和ControlNet调节生成文本到图像，可以更好地控制文本到图像的生成
ControlNet是一种通过添加额外条件来控制扩散模型的神经网络结构。它提供了一种增强稳定扩散的方法，在文本到图像生成过程中使用条件输入，如涂鸦、边缘映射、分割映射、pose关键点等。可以让生成的图像将更接近输入图像，这比传统的图像到图像生成方法有了很大的改进。
ControlNet 模型可以在使用小数据集进行训练。然后整合任何预训练的稳定扩散模型来增强模型，来达到微调的目的。
- ControNet 的初始版本带有以下预训练权重：
- Canny edge — 黑色背景上带有白色边缘的单色图像。
- Depth/Shallow areas — 灰度图像，黑色代表深区域，白色代表浅区域。
- Normal map — 法线贴图图像。
- Semantic segmentation map——ADE20K 的分割图像。
- HED edge — 黑色背景上带有白色软边缘的单色图像。
- Scribbles — 黑色背景上带有白色轮廓的手绘单色涂鸦图像。
- OpenPose （姿势关键点）— OpenPose 骨骼图像。
- M-LSD — 仅由黑色背景上的白色直线组成的单色图像。
下面我们开始进行整合：
设置
建议在安装包之前创建一个新的虚拟环境。
diffusers
激活虚拟环境，执行以下命令:
pip install diffusers
ControlNet要求diffusers>=0.14.0
accelerate
pip install accelerate
本教程包含一些依赖于accelerate>=0.17.0，需要使用下面命令安装最新版本:
pip install git+https://github.com/huggingface/accelerate
opencv-python
为了简单起见，我们使用canny边缘处理器，所以它需要opencv-python包。
Opencv-python有4个不同的包。官方文档推荐使用opencv-contrib-python包，但也可以使用以下任何包进行:
- opencv-python主包
- opencv-contrib-python -完整包(附带contrib/额外模块)
- opencv-python-headless -没有GUI的主包
- opencv-contrib-python-headless -没有GUI的完整包
所以我们这里使用完整包：
pip install opencv-contrib-python
controlnet-aux
OpenPose处理器需要controlnet-aux包。执行如下命令安装:
pip install controlnet-aux
xformers(可选)
xformers包可以提高了推理速度。最新版本为PyTorch 1.13.1提供了pip wheels支持。
pip install -U xformers
conda可以安装支持torch1.12.1或torch1.13.1
conda install xformers
好了，这里的环境就设置完毕了
canny edge图像生成
下面就是利用canny edge ControlNet进行图像生成。它需要一个精细的边缘图像作为输入。
创建一个名为canny_inference.py的新文件，并添加以下导入语句:
import cv2
import numpy as np
from PIL import Image
然后，继续添加以下代码片段，从现有图像创建一个canny edge图像
import cv2
import numpy as np
from PIL import Image
image = Image.open('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)
canny_image = Image.fromarray(image)
canny_image.save('canny.png')
保存文件后执行如下命令将图像转换为canny edge图像。
python canny_inference.py
看看下面的例子:
下一步是使用刚才生成的canny图像作为条件输入执行推理。
import cv2
import torch
import numpy as np
from PIL import Image
from diffusers import StableDiffusionControlNetPipeline, ControlNetModel, DPMSolverMultistepScheduler
初始化ControlNet和Stable Diffusion管道
canny_image = Image.fromarray(image)
# canny_image.save('canny.png')
# for deterministic generation
generator = torch.Generator(device='cuda').manual_seed(12345)
controlnet = ControlNetModel.from_pretrained(
"lllyasviel/sd-controlnet-canny",
torch_dtype=torch.float16
)
pipe = StableDiffusionControlNetPipeline.from_pretrained(
"runwayml/stable-diffusion-v1-5",
controlnet=controlnet,
torch_dtype=torch.float16
)
# change the scheduler
pipe.scheduler = DPMSolverMultistepScheduler.from_config(pipe.scheduler.config)
# enable xformers (optional), requires xformers installation
pipe.enable_xformers_memory_efficient_attention()
# cpu offload for memory saving, requires accelerate>=0.17.0
pipe.enable_model_cpu_offload()
运行推理并保存生成的图像:
# cpu offload for memory saving, requires accelerate>=0.17.0
pipe.enable_model_cpu_offload()
image = pipe(
"a beautiful lady, celebrity, red dress, dslr, colour photo, realistic, high quality",
negative_prompt="cropped, out of frame, worst quality, low quality, jpeg artifacts, ugly, blurry, bad anatomy, bad proportions",
num_inference_steps=20,
generator=generator,
image=canny_image,
controlnet_conditioning_scale=0.5
).images[0]
image.save('output.png')
StableDiffusionControlNetPipeline接受以下参数:
controlnet_conditioning_scale -在将controlnet的输出添加到原始unet的剩余部分之前，将它们乘以controlnet_conditioning_scale。默认为1.0，接受0.0-1.0之间的任何值。
运行脚本，可以得到类似下面输出:
让我们用不同的输入图像和设置重新运行脚本:
image = pipe(
"a beautiful lady wearing blue yoga pants working out on beach, realistic, high quality",
negative_prompt="cropped, out of frame, worst quality, low quality, jpeg artifacts, ugly, blurry, bad anatomy, bad proportions",
num_inference_steps=20,
generator=generator,
image=canny_image,
controlnet_conditioning_scale=1.0
).images[0]
image.save('tmp/output.png')
结果如下：
OpenPose
下面可以尝试使用OpenPose图像作为条件输入：
controlnet-aux 模块支持将图像转换为 OpenPose 骨骼图像。我们创建一个名为 pose_inference.py 的新 Python 文件并添加以下导入：
import torch
from PIL import Image
from controlnet_aux import OpenposeDetector
from diffusers import StableDiffusionControlNetPipeline, ControlNetModel, DPMSolverMultistepScheduler
继续添加以下代码
image = Image.open('input.png')
openpose = OpenposeDetector.from_pretrained('lllyasviel/ControlNet')
pose_image = openpose(image)
pose_image.save('pose.png')
执行以下图像转换为OpenPose图像:
python pose_inference.py
结果如下
下面我们开始根据OpenPose生成图像
# for deterministic generation
generator = torch.Generator(device='cuda').manual_seed(12345)
controlnet = ControlNetModel.from_pretrained(
"lllyasviel/sd-controlnet-openpose",
torch_dtype=torch.float16
)
pipe = StableDiffusionControlNetPipeline.from_pretrained(
"runwayml/stable-diffusion-v1-5",
controlnet=controlnet,
torch_dtype=torch.float16
)
# change the scheduler
pipe.scheduler = DPMSolverMultistepScheduler.from_config(pipe.scheduler.config)
# enable xformers (optional), requires xformers installation
pipe.enable_xformers_memory_efficient_attention()
# cpu offload for memory saving, requires accelerate>=0.17.0
pipe.enable_model_cpu_offload()
# cpu offload for memory saving, requires accelerate>=0.17.0
pipe.enable_model_cpu_offload()
image = pipe(
"a beautiful hollywood actress wearing black dress attending award winning event, red carpet stairs at background",
negative_prompt="cropped, out of frame, worst quality, low quality, jpeg artifacts, ugly, blurry, bad anatomy, bad proportions",
num_inference_steps=20,
generator=generator,
image=pose_image,
controlnet_conditioning_scale=1.0
).images[0]
image.save('output.png')
结果如下：
总结
可以看到ControlNet是一个非常强大的神经网络结构，通过添加额外的条件来控制扩散模型。目前还不支持Multi-ControlNet，开源社区有消息说正在积极开发中。这个新功能提供了可以使用多个控制网络，并将他们的输出一起用于图像生成，允许更好地控制整个图像。
作者：Ng Wai Foong