Améliorer la génération d'images à partir de texte avec ControlNet et OpenVINO

Le monde de l'art généré par l'IA a été révolutionné par les modèles de diffusion, en particulier Stable Diffusion. Ces modèles peuvent créer des images de haute qualité à partir de descriptions textuelles, mais ils manquent souvent d'un contrôle précis sur le contenu généré. ControlNet répond à cette limitation en fournissant un cadre pour personnaliser le processus de génération, permettant aux utilisateurs de spécifier des contextes spatiaux tels que des cartes de profondeur, des cartes de segmentation ou des points clés. Cet article explore comment intégrer ControlNet avec Stable Diffusion en utilisant OpenVINO, permettant une génération d'images plus contrôlée et précise.

Stable Diffusion est un modèle de diffusion latent qui génère des images en débruitant du bruit gaussien aléatoire étape par étape. Il fonctionne dans un espace latent de dimension inférieure, ce qui réduit les exigences en mémoire et en calcul par rapport aux modèles de diffusion standard. Le modèle se compose de trois composants principaux : un encodeur de texte, un U-Net pour le débruitage et un autoencodeur pour l'encodage et le décodage des images. ControlNet améliore Stable Diffusion en ajoutant des conditions supplémentaires pour contrôler le processus de génération. Il utilise une copie entraînable du réseau original aux côtés des paramètres originaux verrouillés, lui permettant de préserver les connaissances acquises tout en s'adaptant à des tâches spécifiques. ControlNet prend en charge diverses méthodes d'annotation, telles que la détection de contours, l'estimation de pose et la segmentation sémantique, pour guider le processus de génération d'images.

Pour commencer avec ControlNet et OpenVINO, vous devrez installer plusieurs packages Python. Ceux-ci incluent torch, torchvision, diffusers, transformers, controlnet-aux, gradio et openvino. Utilisez pip pour installer ces dépendances, en vous assurant d'avoir les bonnes versions compatibles avec votre système.

Le pipeline de génération est créé en utilisant la bibliothèque Hugging Face Diffusers. Plus précisément, nous utilisons le StableDiffusionControlNetPipeline, qui combine Stable Diffusion avec ControlNet. Pour cet exemple, nous nous concentrerons sur le conditionnement basé sur la pose en utilisant le modèle OpenPose. Tout d'abord, instanciez le modèle ControlNet et le pipeline Stable Diffusion. Ensuite, configurez le détecteur OpenPose pour l'estimation de pose. Ces composants travailleront ensemble pour générer des images basées sur des descriptions textuelles et des informations de pose.

Pour optimiser les performances, nous convertissons les modèles PyTorch au format de Représentation Intermédiaire (IR) d'OpenVINO. Ce processus implique la conversion de chaque composant du pipeline : 1. Modèle OpenPose pour l'estimation de pose 2. ControlNet pour le conditionnement 3. Encodeur de texte pour le traitement des descriptions textuelles 4. UNet pour le débruitage 5. Décodeur VAE pour générer l'image finale Le processus de conversion utilise l'optimiseur de modèle d'OpenVINO, qui prend les modèles PyTorch et crée des versions IR optimisées. Ces modèles convertis peuvent ensuite être utilisés pour une inférence efficace sur divers matériels pris en charge par OpenVINO.

Avec tous les modèles convertis au format OpenVINO, nous pouvons maintenant exécuter le pipeline de génération d'images à partir de texte. Le processus implique : 1. Préparation d'une image d'entrée pour l'estimation de pose 2. Utilisation d'OpenPose pour extraire les informations de pose 3. Encodage de la description textuelle 4. Exécution du processus Stable Diffusion amélioré par ControlNet 5. Décodage de la représentation latente générée pour produire l'image finale En tirant parti d'OpenVINO, ce pipeline peut fonctionner efficacement sur divers matériels Intel, y compris les CPU, GPU et accélérateurs IA spécialisés. Le conditionnement ControlNet permet un contrôle précis sur la pose et la structure de l'image générée tout en maintenant la créativité et la qualité des sorties de Stable Diffusion.

L'intégration de ControlNet avec Stable Diffusion, optimisée grâce à OpenVINO, ouvre de nouvelles possibilités pour l'art généré par l'IA de manière contrôlée. Cette approche permet une génération d'images plus précise et intentionnelle, la rendant précieuse pour diverses applications dans les industries créatives, le design et la création de contenu. Les développements futurs dans ce domaine pourraient inclure le support pour des types de conditionnement plus divers, des optimisations supplémentaires pour la génération en temps réel et l'intégration avec d'autres modèles d'IA générative. À mesure que le domaine du contenu généré par l'IA continue d'évoluer, des outils comme ControlNet et des cadres d'optimisation comme OpenVINO joueront des rôles cruciaux pour rendre ces technologies plus accessibles et efficaces pour un large éventail d'utilisateurs et d'applications.