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AIGC 008-IP-Adapter文本兼容图像提示适配器用于文本到图像扩散模型！

0 论文工作

这篇论文介绍了 IP-Adapter，一种 高效地将预训练的图像到图像转换模型适应到新领域 的方法。它通过在预训练模型的 输入端 添加一个 小的适配器网络 来实现，使得模型能够学习领域特定的转换，而无需改变原始模型的权重。这种方法提供了一种 快速且资源高效 的方式来适应图像到图像转换模型以应对新领域。
近年来，我们已经见证了大型文本到图像扩散模型的强大力量，它具有创建高保真图像的生成能力。然而，仅使用文本提示符来生成所需的图像是非常棘手的，因为它通常涉及到复杂的提示符工程。文本提示的另一种方法是图像提示，俗话说：“一个图像值千言万语”。虽然现有的从预先训练过的模型中进行直接微调的方法是有效的，但它们需要大量的计算资源，并且与其他基本模型、文本提示模型和结构模型不兼容控制。在本文中，作者提出了ip-adapter，一种有效的和轻量级的适配器，以实现预训练的文本到图像扩散模型的图像提示能力。ip-adapter的关键设计是解耦的交叉注意机制，它分离了文本特征和图像特征的交叉注意层。尽管该方法很简单，但一个只有22M参数的ip适配器可以实现与完全微调的图像提示模型相当甚至更好的性能。当冻结预先训练的扩散模型时，所提出的ip适配器不仅可以推广到其他从同一基模型进行微调的自定义模型，而且还可以推广到可控生成现有可控工具。利用解耦的交叉注意策略，图像提示符也可以正常工作l与文本提示符一起，以实现多模态图像的生成。
有点像lora又有点像T2I-adapter。
论文链接
github

1 论文方法

IP-Adapter 由两部分组成：
预训练的图像到图像转换模型： 使用预训练的模型
输入投影适配器： 在预训练模型的输入之前添加一个小的、轻量级的网络（“IP-Adapter”）。该适配器负责学习领域特定的转换，将源域的图像映射到更适合目标域的空间。
训练过程涉及微调 IP-Adapter，同时保持预训练模型冻结。这将最小化适应后的模型输出与目标域期望图像之间的差异。
用了一个解耦的交叉注意力机制。

实现：
论文展示了 IP-Adapter 在各种图像到图像转换任务上的有效性，包括风格迁移、物体变形和图像着色。实现中使用了一个简单的卷积神经网络作为 IP-Adapter，展示了其简单性和效率。
优点：
快速适应： 仅微调 IP-Adapter 显著减少了训练时间，与重新训练整个模型相比快很多。
资源高效： 轻量级的 IP-Adapter 需要极少的计算资源和数据来训练。
对预训练模型的影响最小： 预训练模型保持冻结，保留其学习到的知识，同时适应新的领域。
泛化性： IP-Adapter 可以应用于不同领域各种图像到图像转换任务。
缺点：
适应性有限： IP-Adapter 的有效性取决于预训练模型的质量和适用性。对于需要显著改变模型底层架构的任务，它可能会遇到困难。
可能存在次优性能： 适应过程仅限于输入层，可能限制了模型学习复杂转换的能力。
预训练模型的偏差： 预训练模型可能包含偏差，可能会传播到领域特定编码器中。

2 效果

对该方向感兴趣可以看看他的对比方法。