通过 ControlNet 和 OpenVINO 增强文本到图像生成

AI 生成艺术的世界因扩散模型，特别是稳定扩散而发生了革命性变化。这些模型可以根据文本提示生成高质量图像，但它们通常缺乏对生成内容的精确控制。ControlNet 通过提供一个自定义生成过程的框架来解决这一限制，使用户能够指定空间上下文，例如深度图、分割图或关键点。本文探讨了如何使用 OpenVINO 将 ControlNet 与稳定扩散集成，从而实现更受控和精确的图像生成。

稳定扩散是一种潜在扩散模型，通过逐步去噪随机高斯噪声来生成图像。它在一个低维潜在空间中操作，这减少了与标准扩散模型相比的内存和计算需求。该模型由三个主要组件组成：文本编码器、用于去噪的 U-Net 和用于编码和解码图像的自编码器。 ControlNet 通过添加额外条件来增强稳定扩散，以控制生成过程。它使用原始网络的可训练副本，同时锁定原始参数，使其能够在适应特定任务的同时保留学习到的知识。ControlNet 支持多种注释方法，例如边缘检测、姿态估计和语义分割，以指导图像生成过程。

要开始使用 ControlNet 和 OpenVINO，您需要安装几个 Python 包。这些包包括 torch、torchvision、diffusers、transformers、controlnet-aux、gradio 和 openvino。使用 pip 安装这些依赖项，确保您拥有与系统兼容的正确版本。

生成管道是使用 Hugging Face Diffusers 库创建的。具体来说，我们使用 StableDiffusionControlNetPipeline，它将稳定扩散与 ControlNet 结合。在这个例子中，我们将重点关注基于姿态的条件，使用 OpenPose 模型。 首先，实例化 ControlNet 模型和稳定扩散管道。然后，设置 OpenPose 检测器以进行姿态估计。这些组件将协同工作，根据文本提示和姿态信息生成图像。

为了优化性能，我们将 PyTorch 模型转换为 OpenVINO 的中间表示（IR）格式。此过程涉及转换管道的每个组件： 1. 用于姿态估计的 OpenPose 模型 2. 用于条件的 ControlNet 3. 用于处理文本提示的文本编码器 4. 用于去噪的 UNet 5. 用于生成最终图像的 VAE 解码器 转换过程使用 OpenVINO 的模型优化器，该优化器将 PyTorch 模型转换为优化的 IR 版本。这些转换后的模型可以用于在 OpenVINO 支持的各种硬件目标上进行高效推理。

所有模型转换为 OpenVINO 格式后，我们现在可以运行文本到图像生成管道。该过程包括： 1. 准备用于姿态估计的输入图像 2. 使用 OpenPose 提取姿态信息 3. 编码文本提示 4. 运行增强的稳定扩散过程 5. 解码生成的潜在表示以生成最终图像 通过利用 OpenVINO，该管道可以在各种 Intel 硬件上高效运行，包括 CPU、GPU 和专用 AI 加速器。ControlNet 条件允许对生成图像的姿态和结构进行精确控制，同时保持稳定扩散输出的创造力和质量。

ControlNet 与稳定扩散的集成，通过 OpenVINO 优化，开启了受控 AI 生成艺术的新可能性。这种方法允许更精确和有意的图像生成，使其在创意产业、设计和内容创作等各种应用中具有价值。 该领域未来的发展可能包括对更多样化条件类型的支持、实时生成的进一步优化，以及与其他生成 AI 模型的集成。随着 AI 生成内容领域的不断发展，像 ControlNet 和 OpenVINO 这样的优化框架将在使这些技术对广泛用户和应用更易于访问和高效方面发挥关键作用。