微调训练ControlNet主要涉及以下几个步骤：

  1. 模型初始化：

    • 首先，需要初始化tokenizer、noise_scheduler、text_encoder、vae和unet等模块。如果提供了ControlNet的预训练模型路径，则从该路径加载ControlNet的权重；如果没有提供，则可以从unet中复制权重初始化ControlNet。

  2. 设置训练参数：

    • 接下来，需要设置优化器（Optimizer）、数据加载器（Dataloader）和学习率调度器（lr_scheduler）。ControlNet的参数需要设置为可训练的，而其他模块（如vae、unet、text_encoder）则设置为不可训练。

  3. Diffusion加噪训练：

    • 在训练过程中，将输入图像转换为latents，然后通过噪声调度器添加噪声，生成加噪的latents。同时，需要生成文本的embedding和输入条件图像。

  4. ControlNet推理：

    • 在推理过程中，ControlNet会根据条件输入（如涂鸦、边缘映射等）来控制生成过程，使得生成的图像更接近输入条件。

  5. 微调应用：

    • ControlNet可以在小数据集上进行训练，然后整合到任何预训练的稳定扩散模型中，以增强模型性能。ControlNet的初始版本支持多种预训练权重，如Canny edge、Depth/Shallow areas、Normal map、Semantic segmentation map、HED edge、Scribbles、OpenPose和M-LSD等。

通过上述步骤，可以对ControlNet进行微调训练，以适应特定的应用场景和提高生成图像的质量。