• 使用Stable-Diffusion结合ControlNet来实现图像风格迁移效果
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图像风格迁移(Style Transfer)是一种计算机视觉技术,旨在将一幅图像的风格应用到另一幅图像上,从而生成一幅新图像,该新图像结合了两幅原始图像的特点,目的是达到一种风格化叠加的效果,本次我们使用Stable-Diffusion结合ControlNet来实现图像风格迁移效果。

安装ControlNet插件
首先确保本地已经安装并且配置好了Stable-Diffusion-Webui服务,关于Stable-Diffusion-Webui,请参见:人工智能,丹青圣手,全平台(原生/Docker)构建Stable-Diffusion-Webui的AI绘画库教程(Python3.10/Pytorch1.13.0) ,这里不再赘述。

 随后进入项目目录,启动Stable-Diffusion-Webui服务:
python3 launch.py
如果是没有N卡的电脑,就使用cpu模式启动:
python3 launch.py --skip-torch-cuda-test --upcast-sampling --use-cpu interrogate
接着访问 http://localhost:7860
选择插件(Extensions)选项卡
点击从url安装,输入插件地址:github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet.git
安装成功后,重启WebUI界面。

由于ControlNet默认是一层网络,风格化操作我们需要两层,所以在设置选单(Settings)中,将多层网络设置为2。

设置好之后,下载模型文件:huggingface.co/webui/ControlNet-modules-safetensors/tree/main
将模型放入 stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet/models目录

这里还需要单独下载一个风格迁移模型,地址是:huggingface.co/TencentARC/T2I-Adapter/blob/main/models/t2iadapter_style_sd14v1.pth

同样放入stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet/models目录

至此,Stable-Diffusion-Webui服务的ControlNet插件就配置好了。

风格迁移
现在,我们打开ControlNet的第一个图层,将原始图像的轮廓渲染出来,因为需要保证原始图像的基本形状。

这里预处理器选择head,模型使用ControlNet的head模型即可。可以看到基本轮廓已经得到了保留,风格化只负责颜色和线条。随后配置第二个ControlNet图层,预处理器选择t2ia_style-clipvison,模型选择刚刚下载的t2iadapter_style_sd14v1.pth,默认图像权重为1,先不要动。接着上传一张目标风格的图片,这里我们选择文森特梵高的表现主义作品《星空》:

随后点击Generate按钮做图生图(img2img)操作即可。

过拟合问题(Overfitting)
经过一段时间的本地推理,生成结果如下:

效果并不尽如人意,这也是大多数深度学习入门者会遇到的问题,也就是过拟合问题。过拟合(Overfitting)是指在训练模型时,模型过度地学习了训练数据的特征和噪声,从而导致模型在新数据上表现不佳的问题。通俗地讲,过拟合就像是一名学生背诵考试答案,但是他只是死记硬背了考试题目的答案,没有真正理解题目的本质和解题思路。当他遇到新的考试题目时,由于没有理解题目的本质和解题思路,他就无法正确回答。

在机器学习中,过拟合的原因是模型复杂度过高,导致模型对训练数据中的噪声和特征都过度追求,并且忽略了数据背后的本质规律和特征。因此,当模型面对新的数据时,由于没有真正理解数据的本质规律和特征,它就无法正确地对新数据进行预测。说白了,就是对于原始图的特征过分追求,从而淡化了目标图的风格,还记得ControlNet默认权重是1吗?这里我们只需要将权重往下调整,比如调成0.8,再次尝试生成:

效果不错,既保留了原始图的大部分细节,又增加了梵高的表现主义风格。当然了,权重也不能一味地往下调整,否则也会出现欠拟合(Underfitting)问题,整个风格化迁移的过程也可以理解为是一种“调参”的过程。

结语
通过Stable-Diffusion结合ControlNet插件,我们可以得到一幅新的图像,该图像结合了两幅原始图像的特点,既具有内容图像的内容,又具有风格图像的风格。图像风格迁移也可以应用于其他的领域,比如电影、游戏、虚拟现实和动画创作等等。
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