使用 🧨 Diffusers 实现 ControlNet 高速推理

自从 Stable Diffusion 风靡全球以来，人们一直在寻求如何更好地控制生成过程的方法。ControlNet 提供了一个简单的迁移学习方法，能够允许用户在很大程度上自定义生成过程。通过 ControlNet，用户可以轻松地使用多种空间语义条件信息 (例如深度图、分割图、涂鸦图、关键点等) 来控制生成过程。

具体来说，我们可以将卡通绘图转化为逼真的照片，同时保持极佳的布局连贯性。

Realistic Lofi Girl

进行室内设计。

Before	After

将涂鸦草图变成艺术作品。

Before	After

甚至拟人化著名的 logo 形象。

Before	After

ControlNet，使一切皆有可能 🌠

本文的主要内容:

• 介绍 StableDiffusionControlNetPipeline
• 展示多种控制条件样例

让我们开启控制之旅！

ControlNet 简述

ControlNet 在 Adding Conditional Control to Text-to-Image Diffusion Models 一文中提被出，作者是 Lvmin Zhang 和 Maneesh Agrawala。它引入了一个框架，支持在扩散模型 (如 Stable Diffusion) 上附加额外的多种空间语义条件来控制生成过程。Diffusers 实现从原始 源代码 演化而来。

训练 ControlNet 包括以下步骤:

1. 克隆扩散模型的预训练参数 (文中称为 可训练副本, trainable copy。如 Stable Diffusion 的 latent UNet 部分)，同时保留原本的预训练参数 (文中称为 锁定副本, locked copy)。这样可以实现: a) 让锁定副本保留从大型数据集中学到的丰富知识；b) 让可训练副本学习特定任务的知识。
2. 可训练副本和锁定副本的参数通过 “零卷积” 层 (详见 此处 for more information)) 连接。“零卷积” 层是 ControlNet 框架的一部分，会在特定任务中优化参数。这是一种训练技巧，可以在新任务条件训练时保留已冻结模型已经学到的语义信息。

训练 ControlNet 的过程如图所示:

The diagram is taken from here.

ControlNet 训练集中的其中一种样例如下 (额外的控制条件是 Canny 边缘图):

Prompt	Original Image	Conditioning
"bird"

同样地，如果我们使用的额外控制条件是语义分割图，那么 ControlNet 训练集的样例就是这样:

Prompt	Original Image	Conditioning
"big house"

每对 ControlNet 施加一种额外的控制条件，都需要训练一份新的可训练副本参数。论文中提出了 8 种不同的控制条件，对应的控制模型在 Diffusers 中 均已支持！

推理阶段需要同时使用扩散模型的预训练权重以及训练过的 ControlNet 权重。如要使用 Stable Diffusion v1-5 以及其 ControlNet 权重推理，其参数量要比仅使用 Stable Diffusion v1-5 多大约 7 亿个，因此推理 ControlNet 需要消耗更多的内存。

由于在训练过程中扩散模型预训练参数为锁定副本，因此在使用不同的控制条件训练时，只需要切换 ControlNet 可训练副本的参数即可。这样在一个应用程序中部署多个 ControlNet 权重就非常简单了，本文会在后面详细介绍。

StableDiffusionControlNetPipeline

在开始之前，我们要向社区贡献者 Takuma Mori 表示巨大的感谢。将 ControlNet 集成到 Diffusers 中，他功不可没 ❤️。

类似 Diffusers 中的 其他 Pipeline，Diffusers 同样为 ControlNet 提供了 StableDiffusionControlNetPipeline 供用户使用。StableDiffusionControlNetPipeline 的核心是 controlnet 参数，它接收用户指定的训练过的 ControlNetModel 实例作为输入，同时保持扩散模型的预训练权重不变。

本文将介绍 StableDiffusionControlNetPipeline 的多个不同用例。首先要介绍的第一个 ControlNet 模型是 Canny 模型，这是目前最流行的 ControlNet 模型之一，您可能已经在网上见识过一些它生成的精美图片。

在阅读到各个部分的代码时，也欢迎您使用此 Colab 笔记本 运行相关代码片段。

运行代码之前，首先确保我们已经安装好所有必要的库:

pip install diffusers==0.14.0 transformers xformers git+https://github.com/huggingface/accelerate.git

为处理不同 ControlNet 对应的多种控制条件，还需要安装一些额外的依赖项:

• OpenCV
• controlnet-aux - ControlNet 预处理模型库

pip install opencv-contrib-python
pip install controlnet_aux

我们将以著名的油画作品 《戴珍珠耳环的少女》 为例，首先让我们下载这张图像并查看一下:

from diffusers.utils import load_image

image = load_image(
    "https://hf.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/diffusers/input_image_vermeer.png"
)
image

然后将图像输入给 Canny 预处理器:

import cv2
from PIL import Image
import numpy as np

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

如图可见，Canny 本质上是边缘检测器:

接下来，我们加载 runwaylml/stable-diffusion-v1-5 和 Canny 边缘 ControlNet 模型。设置参数 torch.dtype=torch.float16 可以指定模型以半精度模式加载，可实现内存高效和快速的推理。

from diffusers import StableDiffusionControlNetPipeline, ControlNetModel
import torch

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
)

这里我们不使用 Stable Diffusion 默认的 PNDMScheduler 调度器，而使用改进的 UniPCMultistepScheduler (目前最快的扩散模型调度器之一)，可以极大地加快推理速度。经测试，在保证生成图像质量的同时，我们能将推理阶段的采样步数从 50 降到 20。更多关于调度器的信息可以点击 此处 查看。

from diffusers import UniPCMultistepScheduler

pipe.scheduler = UniPCMultistepScheduler.from_config(pipe.scheduler.config)

我们通过调用 enable_model_cpu_offload 函数来启用智能 CPU 卸载，而不是直接将 pipeline 加载到 GPU 上。

智能 CPU 卸载是一种降低显存占用的方法。扩散模型 (如 Stable Diffusion) 的推理并不是运行一个单独的模型，而是多个模型组件的串行推理。如在推理 ControlNet Stable Diffusion 时，需要首先运行 CLIP 文本编码器，其次推理扩散模型 UNet 和 ControlNet，然后运行 VAE 解码器，最后运行 safety checker (安全检查器，主要用于审核过滤违规图像)。而在扩散过程中大多数组件仅运行一次，因此不需要一直占用 GPU 内存。通过启用智能模型卸载，可以确保每个组件在不需要参与 GPU 计算时卸载到 CPU 上，从而显著降低显存占用，并且不会显著增加推理时间 (仅增加了模型在 GPU-CPU 之间的转移时间)。

注意: 启用 enable_model_cpu_offload 后，pipeline 会自动进行 GPU 内存管理，因此请不要再使用 .to("cuda") 手动将 pipeline 转移到 GPU。

pipe.enable_model_cpu_offload()

最后，我们要充分利用 FlashAttention/xformers 进行注意力层加速。运行下列代码以实现加速，如果该代码没有起作用，那么您可能没有正确安装 xformers 库，此时您可以跳过该代码。

pipe.enable_xformers_memory_efficient_attention()

基本条件准备就绪，现在来运行 ControlNet pipeline！

跟运行 Stable Diffusion image-to-image pipeline 相同的是，我们也使用了文本提示语来引导图像生成过程。不过有一些不同的是，ControlNet 允许施加更多种类的控制条件来控制图像生成过程，比如使用刚才我们创建的 Canny 边缘图就能更精确的控制生成图像的构图。

让我们来看一些有趣的，将 17 世纪的名作《戴珍珠耳环的少女》中的少女一角换为现代的名人会是什么样？使用 ControlNet 就能轻松做到，只需要在提示语中写上他们的名字即可！

首先创建一个非常简单的帮助函数来实现生成图像的网格可视化。

def image_grid(imgs, rows, cols):
    assert len(imgs) == rows * cols

    w, h = imgs[0].size
    grid = Image.new("RGB", size=(cols * w, rows * h))
    grid_w, grid_h = grid.size

    for i, img in enumerate(imgs):
        grid.paste(img, box=(i % cols * w, i // cols * h))
    return grid

然后输入名字提示语，并设置随机种子以便复现。

prompt = ", best quality, extremely detailed"
prompt = [t + prompt for t in ["Sandra Oh", "Kim Kardashian", "rihanna", "taylor swift"]] # 分别为: 吴珊卓、金·卡戴珊、蕾哈娜、泰勒·斯威夫特
generator = [torch.Generator(device="cpu").manual_seed(2) for i in range(len(prompt))]

最后运行 pipeline，并可视化生成的图像！

output = pipe(
    prompt,
    canny_image,
    negative_prompt=["monochrome, lowres, bad anatomy, worst quality, low quality"] * 4,
    num_inference_steps=20,
    generator=generator,
)

image_grid(output.images, 2, 2)

我们还能轻松地将 ControlNet 与微调结合使用！例如使用 DreamBooth 对模型进行微调，然后使用 ControlNet 增加控制信息，将其渲染到不同的场景中。

本文将以我们最爱的土豆先生为例，来介绍怎样结合使用 ControlNet 和 DreamBooth。

相较于上文，pipeline 中使用的 ControlNet 部分保持不变，但是不使用 Stable Diffusion 1.5，而是重新加载一个 土豆先生 模型 (使用 Dreambooth 微调的 Stable Diffusion 模型) 🥔。

虽然 ControlNet 没变，但仍然需要重新加载 pipeline。

model_id = "sd-dreambooth-library/mr-potato-head"
pipe = StableDiffusionControlNetPipeline.from_pretrained(
    model_id,
    controlnet=controlnet,
    torch_dtype=torch.float16,
)
pipe.scheduler = UniPCMultistepScheduler.from_config(pipe.scheduler.config)
pipe.enable_model_cpu_offload()
pipe.enable_xformers_memory_efficient_attention()

现在来让土豆先生摆一个《戴珍珠耳环的少女》的姿势吧！

generator = torch.manual_seed(2)
prompt = "a photo of sks mr potato head, best quality, extremely detailed"
output = pipe(
    prompt,
    canny_image,
    negative_prompt="monochrome, lowres, bad anatomy, worst quality, low quality",
    num_inference_steps=20,
    generator=generator,
)
output.images[0]

看得出来土豆先生尽力了，这场景着实不太适合他，不过他仍然抓住了精髓 🍟。

ControlNet 还有另一个独特应用: 从图像提取人体姿态，用姿态信息控制生成具有相同姿态的新图像。因此在下一个示例中，我们将使用 Open Pose ControlNet 来教超级英雄如何做瑜伽！

首先，我们需要收集一些瑜伽动作图像集:

urls = "yoga1.jpeg", "yoga2.jpeg", "yoga3.jpeg", "yoga4.jpeg"
imgs = [
    load_image("https://huggingface.co./datasets/YiYiXu/controlnet-testing/resolve/main/" + url) 
    for url in urls
]

image_grid(imgs, 2, 2)

通过 controlnet_aux 提供的 OpenPose 预处理器，我们可以很方便地提取瑜伽姿态。

from controlnet_aux import OpenposeDetector

model = OpenposeDetector.from_pretrained("lllyasviel/ControlNet")

poses = [model(img) for img in imgs]
image_grid(poses, 2, 2)

瑜伽姿态提取完成后，我们接着创建一个 Open Pose ControlNet pipeline 来生成一些相同姿态的超级英雄图像。Let's go 🚀

controlnet = ControlNetModel.from_pretrained(
    "fusing/stable-diffusion-v1-5-controlnet-openpose", torch_dtype=torch.float16
)

model_id = "runwayml/stable-diffusion-v1-5"
pipe = StableDiffusionControlNetPipeline.from_pretrained(
    model_id,
    controlnet=controlnet,
    torch_dtype=torch.float16,
)
pipe.scheduler = UniPCMultistepScheduler.from_config(pipe.scheduler.config)
pipe.enable_model_cpu_offload()

超级英雄的瑜伽时间！

generator = [torch.Generator(device="cpu").manual_seed(2) for i in range(4)]
prompt = "super-hero character, best quality, extremely detailed"
output = pipe(
    [prompt] * 4,
    poses,
    negative_prompt=["monochrome, lowres, bad anatomy, worst quality, low quality"] * 4,
    generator=generator,
    num_inference_steps=20,
)
image_grid(output.images, 2, 2)

组合多种条件

我们可以将多个 ControlNet 的约束条件组合起来作用在同一个图像生成过程中。将一个 ControlNet 数组传给 pipeline 构造函数，以及将对应的数组传给 __call__ 调用。

在组合约束条件时，对条件进行掩蔽操作可以有效避免其作用重叠。在这个例子中，我们将 canny map 的中间部分掩蔽，因为那里是姿态条件的作用范围。

另外，我们还可以通过变化不同的 controlnet_conditioning_scale 值来实现对不同约束条件的突出强化。

Canny 约束

原始图像

准备约束条件

from diffusers.utils import load_image
from PIL import Image
import cv2
import numpy as np
from diffusers.utils import load_image

canny_image = load_image(
    "https://huggingface.co./datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/diffusers/landscape.png"
)
canny_image = np.array(canny_image)

low_threshold = 100
high_threshold = 200

canny_image = cv2.Canny(canny_image, low_threshold, high_threshold)

# zero out middle columns of image where pose will be overlayed
zero_start = canny_image.shape[1] // 4
zero_end = zero_start + canny_image.shape[1] // 2
canny_image[:, zero_start:zero_end] = 0

canny_image = canny_image[:, :, None]
canny_image = np.concatenate([canny_image, canny_image, canny_image], axis=2)
canny_image = Image.fromarray(canny_image)

Openpose 约束

原始图像

准备约束条件

from controlnet_aux import OpenposeDetector
from diffusers.utils import load_image

openpose = OpenposeDetector.from_pretrained("lllyasviel/ControlNet")

openpose_image = load_image(
    "https://huggingface.co./datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/diffusers/person.png"
)
openpose_image = openpose(openpose_image)

在多重约束下运行 ControlNet

from diffusers import StableDiffusionControlNetPipeline, ControlNetModel, UniPCMultistepScheduler
import torch

controlnet = [
    ControlNetModel.from_pretrained("lllyasviel/sd-controlnet-openpose", torch_dtype=torch.float16),
    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
)
pipe.scheduler = UniPCMultistepScheduler.from_config(pipe.scheduler.config)

pipe.enable_xformers_memory_efficient_attention()
pipe.enable_model_cpu_offload()

prompt = "a giant standing in a fantasy landscape, best quality"
negative_prompt = "monochrome, lowres, bad anatomy, worst quality, low quality"

generator = torch.Generator(device="cpu").manual_seed(1)

images = [openpose_image, canny_image]

image = pipe(
    prompt,
    images,
    num_inference_steps=20,
    generator=generator,
    negative_prompt=negative_prompt,
    controlnet_conditioning_scale=[1.0, 0.8],
).images[0]

image.save("./multi_controlnet_output.png")

通过以上示例，我们对 StableDiffusionControlNetPipeline 的多种用法有了直观的认识，也学会了如何使用 Diffusers 玩转 ControlNet。不过，还有一些 ControlNet 支持的其他类型的控制条件示例，由于篇幅原因本文不再展开，如想了解更多信息，可以点击以下链接查看相应的模型文档页面:

• lllyasviel/sd-controlnet-depth
• lllyasviel/sd-controlnet-hed
• lllyasviel/sd-controlnet-normal
• lllyasviel/sd-controlnet-scribble
• lllyasviel/sd-controlnet-seg
• lllyasviel/sd-controlnet-openpose
• lllyasviel/sd-controlnet-mlsd
• lllyasviel/sd-controlnet-canny

我们非常欢迎您尝试组合不同的控制组件来生成精美的图像，并在 Twitter 上与 @diffuserslib 分享您的作品。如果您还没有运行上述代码段，这里再次建议您查看刚才提到的 Colab 笔记本，亲自运行代码体验示例的效果！

在上文中，我们介绍了加速生成过程、减少显存占用的一些技巧，它们包括: 快速调度器、智能模型卸载、xformers。如果结合使用这些技巧，单张图像的生成过程仅需要: V100 GPU 上约 3 秒的推理时间以及约 4 GB 的 VRAM 占用；免费 GPU 服务 (如 Google Colab 的 T4) 上约 5 秒的推理时间。如果没有实现这些技巧，同样的生成过程可达 17 秒！现已集成至 Diffusers 工具箱，来使用 Diffusers 吧，它真的非常强力！💪

结语

本文介绍了 StableDiffusionControlNetPipeline 的多个用例，非常有趣！我们也非常期待看到社区在此 pipeline 的基础上能构建出什么好玩的应用。如果您想了解更多 Diffusers 支持的关于控制模型的其他 pipeline 和技术细节，请查看我们的 官方文档。

如果您想直接尝试 ControlNet 的控制效果，我们也能满足！只需点击以下 HuggingFace Spaces 即可尝试控制生成图像:

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