diffusers/main/vi/api/models/controlnet_sana.md

SanaControlNetModel

Mô hình ControlNet được giới thiệu trong Adding Conditional Control to Text-to-Image Diffusion Models bởi Lvmin Zhang, Anyi Rao, Maneesh Agrawala. Nó cung cấp mức độ kiểm soát cao hơn đối với việc tạo ảnh từ văn bản bằng cách điều kiện hóa mô hình dựa trên các đầu vào bổ sung như bản đồ cạnh, bản đồ độ sâu, bản đồ phân đoạn và các điểm chính cho phát hiện tư thế.

Tóm tắt từ bài báo là:

Chúng tôi giới thiệu ControlNet, một kiến trúc mạng nơ-ron để thêm các điều khiển điều kiện không gian vào các mô hình khuếch tán từ văn bản sang ảnh lớn, được huấn luyện trước. ControlNet khóa các mô hình khuếch tán lớn sẵn sàng cho sản xuất, và tái sử dụng các lớp mã hóa sâu và mạnh mẽ của chúng, được huấn luyện trước với hàng tỷ hình ảnh, làm xương sống vững chắc để học một tập hợp đa dạng các điều khiển có điều kiện. Kiến trúc mạng nơ-ron được kết nối bằng các "cuộn không" (các lớp tích chập khởi tạo bằng không) giúp tăng dần số tham số từ không và đảm bảo rằng không có nhiễu có hại nào có thể ảnh hưởng đến quá trình tinh chỉnh. Chúng tôi kiểm tra các điều khiển điều kiện khác nhau, ví dụ như cạnh, độ sâu, phân đoạn, tư thế con người, v.v., với Stable Diffusion, sử dụng một hoặc nhiều điều kiện, có hoặc không có lời nhắc. Chúng tôi cho thấy rằng việc huấn luyện ControlNet là mạnh mẽ với các bộ dữ liệu nhỏ (<50k) và lớn (>1m). Các kết quả mở rộng cho thấy ControlNet có thể thúc đẩy các ứng dụng rộng hơn để kiểm soát các mô hình khuếch tán ảnh.

Mô hình này được đóng góp bởi ishan24. ❤️ Mã nguồn gốc có thể được tìm thấy tại NVlabs/Sana, và bạn có thể tìm thấy các checkpoint ControlNet chính thức trên hồ sơ Hub của Efficient-Large-Model.

SanaControlNetModel[[diffusers.SanaControlNetModel]]

diffusers.SanaControlNetModel[[diffusers.SanaControlNetModel]]

diffusers.SanaControlNetModel(in_channels: int = 32, out_channels: int | None = 32, num_attention_heads: int = 70, attention_head_dim: int = 32, num_layers: int = 7, num_cross_attention_heads: int | None = 20, cross_attention_head_dim: int | None = 112, cross_attention_dim: int | None = 2240, caption_channels: int = 2304, mlp_ratio: float = 2.5, dropout: float = 0.0, attention_bias: bool = False, sample_size: int = 32, patch_size: int = 1, norm_elementwise_affine: bool = False, norm_eps: float = 1e-06, interpolation_scale: int | None = None)

Nguồn

forward[[diffusers.SanaControlNetModel.forward]]

forward(hidden_states: Tensor, encoder_hidden_states: Tensor, timestep: LongTensor, controlnet_cond: Tensor, conditioning_scale: float = 1.0, encoder_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = None, return_dict: bool = True)

Nguồn

Tham số:

hidden_states (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, channel, height, width)) : hidden_states đầu vào.

encoder_hidden_states (torch.Tensor) : Các embedding điều kiện (các embedding được tính toán từ các điều kiện đầu vào như prompts) cần sử dụng.

timestep (torch.LongTensor) : Dùng để chỉ bước khử nhiễu.

controlnet_cond (torch.Tensor) : Tensor đầu vào có điều kiện cho ControlNet.

conditioning_scale (float, tùy chọn, mặc định là 1.0) : Hệ số tỷ lệ cho đầu ra của ControlNet.

encoder_attention_mask (torch.Tensor, tùy chọn) : Mặt nạ chú ý (attention mask) được áp dụng cho encoder_hidden_states.

attention_mask (torch.Tensor, tùy chọn) : Mặt nạ chú ý được áp dụng cho hidden_states.

attention_kwargs (dict, tùy chọn) : Một từ điển kwargs mà nếu được chỉ định sẽ được truyền đến AttentionProcessor như đã định nghĩa dưới self.processor trong diffusers.models.attention_processor.

return_dict (bool, tùy chọn, mặc định là True) : Có nên trả về một ~models.transformer_2d.Transformer2DModelOutput thay vì một tuple thông thường hay không.

Trả về: ~models.transformer_2d.Transformer2DModelOutput hoặc tuple

Nếu return_dict là True, một ~models.transformer_2d.Transformer2DModelOutput sẽ được trả về, ngược lại một tuple thông thường sẽ được trả về.

SanaControlNetOutput[[diffusers.models.controlnets.controlnet_sana.SanaControlNetOutput]]

diffusers.models.controlnets.controlnet_sana.SanaControlNetOutput[[diffusers.models.controlnets.controlnet_sana.SanaControlNetOutput]]

diffusers.models.controlnets.controlnet_sana.SanaControlNetOutput(controlnet_block_samples: tuple[torch.Tensor])

Nguồn