IP-Adapter – 騰訊開源的文本到圖像擴散模型適配器

IP-Adapter是什麼

IP-Adapter（Image Prompt Adapter）是一種專門爲預訓練的文本到圖像擴散模型（如Stable Diffusion）設計的適配器，目的是讓文生圖模型能夠利用圖像提示（image prompt）來生成圖像。該方法是由騰訊AI實驗室的研究人員提出的，旨在解決僅使用文本提示（text prompt）生成理想圖像時的複雜性和挑戰。

在傳統的文本到圖像擴散模型中，用戶需要通過編寫文本提示來指導模型生成圖像，這往往需要複雜的提示工程。而IP-Adapter通過引入圖像提示，使得模型能夠直接理解圖像內容，從而更有效地生成與用戶意圖相符的圖像。這種方法的核心在於它採用了一種解耦的交叉注意力機制，這種機制將文本特徵和圖像特徵的處理分開，使得模型能夠更好地理解和利用圖像信息。

IP-Adapter的官網入口

• 官方項目主頁：https://ip-adapter.github.io/
• GitHub代碼庫：https://github.com/tencent-ailab/IP-Adapter
• Arxiv研究論文：https://arxiv.org/abs/2308.06721
• Hugging Face 模型地址：https://huggingface.co/h94/IP-Adapter
• Google Colab Demo 地址：https://colab.research.google.com/github/tencent-ailab/IP-Adapter/blob/main/ip_adapter_demo.ipynb
• IP-Adapter-FaceID Demo：https://huggingface.co/spaces/multimodalart/Ip-Adapter-FaceID

IP-Adapter的功能特色

• 圖像提示集成：IP-Adapter允許模型接收圖像作爲輸入，與文本提示一起，指導圖像生成過程。這種方法利用了圖像的豐富信息，使得生成的圖像更加精確地反映用戶的意圖。
• 輕量級適配器：儘管IP-Adapter的功能強大，但其參數量相對較小（約22M參數），在計算資源上更加高效，易於部署和使用。
• 泛化能力：IP-Adapter在訓練後可以輕鬆地應用於其他基於相同基礎模型微調的自定義模型，可以在不同的應用場景中靈活使用。
• 多模態生成：IP-Adapter支持同時使用文本提示和圖像提示進行圖像生成，這爲用戶提供了更多的創作自由度，可以生成更加豐富和多樣化的圖像內容。
• 結構控制兼容性：IP-Adapter與現有的結構控制工具（如ControlNet）兼容，允許用戶在圖像生成過程中加入額外的結構條件，如用戶繪製的草圖、深度圖、語義分割圖等，以實現更精細的圖像控制。
• 無需微調：IP-Adapter的設計避免了對原始擴散模型的微調，這意味着用戶可以直接使用預訓練模型，而無需進行耗時的微調過程。
• 圖像到圖像和修復：IP-Adapter不僅支持文本到圖像的生成，還可以用於圖像到圖像的轉換和圖像修復任務，通過替換文本提示爲圖像提示來實現。

IP-Adapter的工作原理

IP-Adapter的工作原理基於解耦的交叉注意力機制，這一機制允許模型同時處理文本和圖像信息，而不會相互干擾。

以下是IP-Adapter工作原理的詳細步驟：

1. 圖像編碼：首先，IP-Adapter使用預訓練的CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）圖像編碼器來提取圖像提示的特徵。CLIP模型通過對比學習在大量圖像和文本對上訓練，能夠理解圖像內容並生成與圖像相關的文本描述。在IP-Adapter中，CLIP編碼器被用來將圖像轉換爲一系列特徵向量。
2. 特徵投影：爲了將圖像特徵與文本特徵的維度對齊，IP-Adapter包含一個小型的可訓練投影網絡，該網絡將CLIP編碼器的全局圖像嵌入轉換爲與文本特徵相同維度的特徵序列。
3. 解耦的交叉注意力：在預訓練的文本到圖像擴散模型（如Stable Diffusion）中，文本特徵通過交叉注意力層與模型的內部狀態進行交互。IP-Adapter在每個交叉注意力層中添加了一個新的層，專門用於處理圖像特徵。這樣，文本特徵和圖像特徵可以分別通過各自的交叉注意力層進行處理，避免了直接合併可能導致的信息損失。
4. 訓練過程：在訓練階段，IP-Adapter只優化新添加的交叉注意力層的參數，而保持原始的擴散模型參數不變。這樣，IP-Adapter可以在不改變原始模型結構的情況下，學習如何將圖像特徵融入到圖像生成過程中。
5. 生成過程：在生成圖像時，IP-Adapter將文本提示和圖像提示的特徵輸入到模型中。模型首先通過文本交叉注意力層處理文本特徵，然後通過圖像交叉注意力層處理圖像特徵。最後，這些特徵被合併並輸入到擴散模型的去噪網絡中，逐步生成圖像。
6. 結構控制：IP-Adapter與現有的結構控制工具（如ControlNet）兼容，這意味着用戶可以在生成過程中添加額外的結構條件，如草圖、深度圖等，以實現更精細的圖像控制。