Stable Diffusion条件控制生成---相关论文集合_stable diffusion论文参考

1. IP-Adapter

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解决问题：
如何将图片作为prompt输入网络，并无需更改开源模型参数
解决思路：
新增一个cross-attention layers，结果与text prompt的cross-attention layers结果相加后输入网络，只需要训练Wk, Wv两个参数

2. ControlNet

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解决问题：
如何快速高效的利用开源模型接受特定条件输入，适配特殊任务
解决思路：
新增网络：复制原UNet网络的encode和middle部分共13个网络blocks，将特定条件通过一个4层卷积构成的encode输入到那13网络中，13网络与原UNet通过zero-conv进行feature融合，训练时仅更新新增网络，原模型参数冻结，具体如下图所示：

Tips：
1. 训练时随机去掉text，换成空字符输入，以增强网络多特殊条件的理解，并在应用时支持输出text为空的情形。

2. 当训练机器资源有限时，可以去掉网络decode的zero-conv连接，只保留中间层连接，可加速模型收敛，提高训练速度。最后再将去掉的zero-conv连接接上进行finetune即可

3. InstantID

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解决问题：
如何解决换脸过程中人脸ID得保持性，并与背景较好的融合
解决思路：
融合IP-A和controlNet，并使用insightface的antelopev2提取人脸特征，具体如下图所示：

Tips：

1. clip提取image特征不能很好的保留细节和语义特征，不利于后续人脸ID的保持性，所以才用人脸识别模型提取人脸特征
2. IdentityNet仅采用人脸五个点特征作为输入，既引入了空间信息，又避免过多原人脸信息的泄漏
3. IdentityNet用ID embedding替代text prompts是为了让IdentityNet专注于人脸特征的表示，而不受非人脸的背景影响，因此在训练时也没有采用随机去掉text or image conditions的策略
4. ID embedding可用多张参考图人脸特征平均计算得到，并且参考人脸数据较多时效果会更好

4. T2I-Adapter

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解决问题：
解决如何更好的挖掘文生图模型的生成能力，解决文字描述能力限制。
解决思路：
设计一个condition的encode网络，将condition信息依次加入UNet的encode网络的四层block中，与controlNet不同的是：1. condition的encode网络是独立设计的，controlNet是复制Unet的encode和mid部分 2. condition信息是加入encode环节，controlNet是加入middle和decode环节 3. condition信息是直接和UNet参数相加，controlNet是通过zero-conv连接：

Tips：

1. 颜色信息作为condtion时会做特殊前处理，先下采样再上采样，以去除图片中的语义及结构信息，最终生成类似马赛克图片（如上图c3）
2. 多条件融合输入采用权重相加的方式，权重需要自行调节大小
   
3. 时间信息也需要加入条件adapter中，不同controlNet能直接加入网络中，T2I-adapter是自行设计的卷积网络，作者并未实际加入网络当中。作者通过实验发现，条件信息在去噪过程的早期加入远比晚期控制效果好很多，因此作者在训练过程中更改时间采样函数，不用平均采样而用cubic函数实现在训练过程中更偏向于选较小的时间（即前期）：
   
4. 作者实验发现，条件控制加在encode阶段远比decode阶段效果好，可能是加入encode阶段时能享受到后续decode的参数，同时，为了不过多影响文字prompt的效果，所以条件控制只加在encode阶段
   
5. 作者实验发现，减少adapter的大小同样也能达到不错的控制效果，因此，针对颜色条件这种比较粗的控制条件，采用较小的adapter网络

5. Uni-ControlNet

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解决问题：
解决如何将更多条件更好的融入模型，同时针对不同条件不需要训练不同adapter
解决思路：
作者将条件分成局部和全局两类，进而训练两个adapter。局部adapter参照controlNet，采用复制unet的encode和middle网络进行条件特征提取，插入特征的方式也是zero-conv，不同的是条件特征插入原UNet的encode和middle层，并且插入的层数多达13层，可能也借鉴了T2I-Adapter的想法，同时局部adapter的输入依然是noise，局部条件特征会通过FDN模块注入到adapter网络的encode的四个模块中。全局adapter只针对参考rgb图，用clip提取图像特征，而后concat在text token后面，图像特征设置了权重，测试时可按需设定：



Tips：

1. 全局和局部adapter需要分开训练，一起训练的话局部adapter的特征过强，会减弱全局adapter的效果，分开训练完成后也可以再次合并一起训练，不过效果改善不明显。测试时可一起使用
2. 和其他方法类似，adapter训练时也会随机drop掉一些条件，以适应不同条件的组合
3. 作者在测试多条件融合时发现，canny edge对结果影响最大，其次是sketch, depth, MLSD, and segmentation map，Openpose对结果影响最小

6. Composer

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解决问题：
解决如何将更多条件更好的融入模型
解决思路：
作者认为可以将原图拆分成若干组件，在图像生成阶段加入其他图像的组件（即条件控制）即可达到定向改变图像的目的。图像的组件（条件）可分成全局条件（text，rgb图和颜色直方图）和局部条件（分割图，深度图，灰度图，素描图，局部遮挡图等）。全局条件不仅通过cross-attention插入网络中，而且同时加入到timestep中。局部条件通过卷积编码和nosie 图concat一起。


Tips：

1. composer多条件输入训练参考classifier-free策略：
   
2. 利用diffusion model的加噪减噪过程实现多域转换。用原图进行加噪得到噪声图后，再对噪声图进行降噪并添加相应转换条件：