在 ChatGPT 出圈不久，ControlNet 的横空出世很快在英文和中文互联网收获了众多开发者和普通用户，甚至有用户宣传 ControlNet 的出现将 AI 创作带入了直立行走的时代。不夸张地说，包括 ControlNet 在内，同期的 T2I-Adapter、Composer， 以及 LoRA 训练技巧，可控生成作为 AI 创作最后一道高墙，极有可能在可预见的时间内有进一步突破，从而极大地降低用户的创作成本，提高创作的可玩性。距离 ControlNet 开源仅仅过去两周，其官方 Star 就已经超过 1 万，这种热度无疑是空前的。
与此同时，开源社区也极大地降低了用户的使用门槛，如 Hugging Face 平台提供了基础模型权重以及通用的模型训练框架 diffusers，stable-diffusion-webui 开发了完善的一套 Demo 平台，Civitai 贡献了海量风格化 LoRA 权重。
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尽管 webui 作为目前最受欢迎的可视化工具，已经快速地支持了近期推出的各种生成模型，并且支持众多选项供用户设置。由于其重点考虑了前端界面的易用性，背后代码结构其实十分复杂，对于开发者而言不够友好。比如 webui 尽管支持了多种类型的加载和推理，但却无法支持不同框架下的转换，也无法支持模型的灵活训练。我们在社区讨论中发现了许多现有开源代码暂未解决的痛点。
首先，代码框架不兼容，目前热门的模型，如 ControlNet、T2I-Adapter，与主流的 Stable Diffusion 训练库 diffusers 不兼容，ControlNet 预训练的模型无法直接在 diffusers 框架中被使用。
其次，模型加载受限，目前模型保存格式多样，如.bin、.ckpt、.pth、.satetensors 等，除了 webui 外，目前 diffusers 框架对于这些模型格式的支持还有限，考虑到 LoRA 大部分模型以 safetensors 保存为主，用户很难直接将 LoRA 的模型加载到已有的基于 diffusers 框架训练的模型中。
第三，基础模型受限，目前 ControlNet、T2I-Adapter 均基于 Stable-Diffusion-1.5 进行训练，且仅开源了 SD1.5 下的模型权重，考虑到特定场景，已经存在诸如 anything-v4、ChilloutMix 等优质动漫模型，即使引入了可控信息，最终生成结果仍然受限于 SD1.5 中 UNet 的能力。
最后，模型训练受限，目前 LoRA 已经被广泛验证是风格迁移、保持特定形象 IP 最有效的方法之一，但 diffusers 框架目前仅支持 UNet 的 LoRA 嵌入，无法支持 text encoder 的嵌入，会限制 LoRA 的训练。
我们和开源社区讨论后，了解到 diffusers 框架作为通用代码库，正计划同时适配近期不断推出的生成模型；由于涉及较多底层接口重写，仍然需要一段时间更新。为此，我们从以上实际存在的问题出发，率先提出了对于每一个问题的自研解决方案，快速帮助开发者更容易地开发。
LoRA、ControlNet、T2I-Adapter 到 diffusers 的全适配方案
LoRA for diffusers
本方案是为了在 diffusers 框架，即基于 diffusers 训练保存的模型中，灵活嵌入各种格式的 LoRA 权重。由于 LoRA 的训练通常冻结 base model，因此可以作为可插拔模块轻松嵌入已有模型，作为风格或 IP 条件约束。LoRA 本身是一种通用的训练技巧，它的基本原理是，通过低秩分解，可以极大地减少模块的参数量，目前在图像生成中，一般用于训练独立于 base model 外的可插拔模块，实际使用是以残差形式与 base model 的输出合并。
首先是 LoRA 权重的嵌入，目前 Civitai 平台上提供的权重主要以 ckpt 或 safetensors 格式存储，分以下两种情况。
（1）Full model（base model + LoRA 模块）
如果 full model 是 safetensors 格式，可以通过以下 diffusers 脚本转换
python ./scripts/convert_original_stable_diffusion_to_diffusers.py --checkpoint_path xxx.safetensors--dump_path save_dir --from_safetensors
如果 full model 是 ckpt 格式，可以通过以下 diffusers 脚本转换
python ./scripts/convert_original_stable_diffusion_to_diffusers.py --checkpoint_path xxx.ckpt--dump_path save_dir
转换完成后，可直接利用 diffusers 的 API 进行模型加载
from diffusers import StableDiffusionPipelinepipeline = StableDiffusionPipeline.from_pretrained (save_dir,torch_dtype=torch.float32)
（2）LoRA only （仅包含 LoRA 模块）
目前 diffusers 官方无法支持仅加载 LoRA 权重，而开源平台上的 LoRA 权重基本以这种形式存储。本质上是完成 LoRA 权重中 key-value 的重新映射，使其适配到 diffusers 模型中。为此，我们自行支持这个功能，提供了转换脚本。
pipeline = StableDiffusionPipeline.from_pretrained (model_id,torch_dtype=torch.float32)model_path = "onePieceWanoSagaStyle_v2Offset.safetensors"state_dict = load_file (model_path)
只需要指定 diffusers 格式的模型，以及存储为 safetensors 格式的 LoRA 权重。我们提供了一个转换示例。
# the default mergering ratio is 0.75, you can manually set it python convert_lora_safetensor_to_diffusers.py
此外，LoRA 本身由于其轻量化，可以在小数据情况下快速完成训练，并能够嵌入到其他网络中。为了不局限于已有 LoRA 权重，我们在 diffusers 框架中支持了 LoRA 的多模块（UNet+text encoder）训练，并已经在官方代码库提交 PR（https://github.com/huggingface/diffusers/pull/2479），并支持了 ColossalAI 中训练 LoRA。
代码开源在：https://github.com/haofanwang/Lora-for-Diffusers
ControlNet for diffusers
本方案是为了支持在 diffusers 框架中，使用 ControlNet。基于开源社区的部分尝试，我们提供了完整的 ControlNet+Anything-V3 使用用例，支持将 base model 从原本 SD1.5 的替换到 anything-v3 模型，使 ControlNet 具备较好动漫生成的能力。
此外，我们也支持 ControlNet+Inpainting，并提供了适配 diffusers 的 pipeline，
以及多条件控制的 Multi-ControlNet。
代码开源在：https://github.com/haofanwang/ControlNet-for-Diffusers
T2I-Adapter for diffusers
与 ControlNet 相似，我们也同时支持了同期开源的 T2I-Adapter 到 diffusers 的适配。
代码开源在：https://github.com/haofanwang/T2I-Adapter-for-Diffusers
目前以上三种适配方案均已经向社区开源，并在 ControlNet、T2I-Adapter 中被官方分别致谢，也收到了来自 stable-diffusion-webui-colab 作者的感谢。我们正在与 diffusers 官方保持讨论，会在近期完成以上方案向官方代码库的集成工作。也欢迎大家提前尝试我们的工作，有任何问题均可以直接提 issue，我们会尽快回复。
以上就是适配Diffusers框架的全套教程来了！从T2I-Adapter到大热ControlNet的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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