1.腾讯T2I-adapter源码分析(1)-运行源码跑训练
2.腾讯T2I-adapter源码分析(2)-推理源码分析
3.腾讯T2I-adapter源码分析(3)-训练源码分析
4.GPL-3.0协议版权纠纷案,腾讯腾讯明确开源许可证法律效力
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腾讯T2I-adapter源码分析(1)-运行源码跑训练
稳定扩散、源码源码midjourney等AI绘图技术,保护保护为人们带来了令人惊叹的关闭效果,不禁让人感叹技术发展的腾讯腾讯日新月异。然而,源码源码slot 游戏源码AI绘图的保护保护可控性一直不是很好,通过prompt描述词来操控图像很难做到随心所欲。关闭为了使AI绘制的腾讯腾讯图像更具可控性,Controlnet、源码源码T2I-adapter等技术应运而生。保护保护本系列文章将从T2I-adapter的关闭源码出发,分析其实现方法。腾讯腾讯
本篇是源码源码第一篇,主要介绍源码的保护保护运行方法,后续两篇将以深度图为例,分别分析推理部分和训练部分的代码。分析T2I-Adapter,也是为了继续研究我一直在研究的课题:“AI生成同一人物不同动作”,例如:罗培羽:stable-diffusion生成同一人物不同动作的尝试(多姿势图),Controlnet、T2I-adapter给了我一些灵感,后续将进行尝试。
T2I-Adapter论文地址如下,它与controlnet类似,都是在原模型增加一个旁路,然后对推理结果求和。
T2I-Adapter和controlnet有两个主要的不同点,从图中可见,其一是金胜ssc源码在unet的编码阶段增加参数,而controlnet主要是解码阶段;其二是controlnet复制unit的上半部结构,而T2I-Adapter使用不同的模型结构。由于采用较小的模型,因此T2I-Adapter的模型较小,默认下占用M左右,而controlnet模型一般要5G空间。
首先确保机器上装有3.6版本以上python,然后把代码clone下来。随后安装依赖项,打开requirements.txt,可以看到依赖项的内容。然后下载示例,下载的会放到examples目录下。接着下载sd模型到model目录下,再下载T2I-Adapter的模型到目录下,模型可以按需到huggingface.co/TencentA...下载。这里我下载了depth和openpose。sd模型除了上述的v1-5,也还下载了sd-v1-4.ckpt。
根据文档,尝试运行一个由深度图生成的例子,下图的左侧是深度图,提示语是"desk, best quality, extremely detailed",右侧是生成出来的。运行过程比较艰辛,一开始在一台8G显存的服务器上跑,显存不够;重新搭环境在一台G显存的服务器上跑,还是不够;最后用一台G显存的服务器,终于运行起来了。dnf私服副源码
接下来尝试跑openpose的例子,下图左侧是骨架图,提示词为"Iron man, high-quality, high-res",右侧是生成的图像。
既然能跑推理,那么尝试跑训练。为了后续修改代码运行,目标是准备一点点数据把训练代码跑起来,至于训练的效果不是当前关注的。程序中也有训练的脚步,我们以训练深度图条件为例,来运行train_depth.py。
显然,习惯了,会有一些问题没法直接运行,需要先做两步工作。准备训练数据,分析代码,定位到ldm/data/dataset_depth.py,反推它的数据集结构,然后准备对应数据。先创建文件datasets/laion_depth_meta_v1.txt,用于存放数据文件的地址,由于只是测试,我就只添加两行。然后准备,图中的.png和.png是结果图,.depth.png和.depth.png是深度图,.txt和.txt是淘宝免费源码下载对应的文本描述。
文本描述如下,都只是为了把代码跑起来而做的简单设置。设置环境变量,由于T2I-Adapter使用多卡训练,显然我也没这个环境,因此要让它在单机上跑。而代码中也会获取一些环境变量,因此做简单的设置。
做好准备工作,可以运行程序了,出于硬件条件限制,只能把batch size设置为1。在A显卡跑了约8小时,完成,按默认的配置,模型保存experiments/train_depth/models/model_ad_.pth。那么,使用训练出来的模型试试效果,能生成如下(此处只是为了跑起来代码,用训练集来测试),验证了可以跑起来。
运行起来,但这还不够,我们还得看看代码是怎么写法,下一篇见。
PS:《直观理解AI博弈原理》是笔者写的一篇长文,从五子棋、象棋、围棋的fir源码 互站AI演进讲起,从深度遍历、MAX-MIN剪枝再到蒙特卡罗树搜索,一步步介绍AI博弈的原理,而后引出强化学习方法,通俗易懂地介绍AlphaGo围棋、星际争霸强化学习AI、王者荣耀AI的一些强化学习要点,值得推荐。
AUTOMATIC的webui是近期很流行的stable-diffusion应用,它集合stable-diffusion各项常用功能,还通过扩展的形式支持controlnet、lora等技术,我们也分析了它的源码实现,写了一系列文章。
腾讯T2I-adapter源码分析(2)-推理源码分析
随着stable-diffusion和midjourney展示出AI绘图的惊人潜力,人们对技术进步的惊叹不已。然而,AI绘图的可控性一直是痛点,仅凭描述词控制图像并不尽如人意。为增强AI图像的可控性,Controlnet和T2I-adapter等技术应运而生。本文将通过解析T2I-adapter的推理源码,揭示其工作原理。
本文将深入剖析推理部分的代码,以便理解T2I-Adapter的实际操作。使用如下的命令行指令进行推理,如test_adapter.py,它需要指定条件类型、深度图路径、前置处理器类型、提示语、模型和缩放尺寸等参数。
在test_adapter.py中,主要分为参数读取、模型加载和推理运算三个步骤。参数读取部分包括检查支持的条件、构建提示语,以及根据输入选择前置处理。模型加载涉及stable-diffusion和adapter模型,前者通过配置加载,后者根据输入条件构造Adapter模型。
加载stable-diffusion模型时,代码引用了来自github的CompVis/stable-diffusion库,其中关键部分包括加载参数、模型配置以及UNetModel的改动。Adapter模型的构造与论文中的结构图一致,通过ResnetBlock的组合实现。
在推理过程中,先对输入进行预处理,如深度图的处理。随后,get_adapter_feature和diffusion_inference两个核心函数调用adapter模型,与stable-diffusion模型结合进行特征融合和采样。最后,DDIM采样器接收并处理adapter特征,最终生成图像。
通过以上分析,我们逐步揭示了T2I-adapter的推理机制。后续文章将探讨训练代码。在游戏开发中,AI生成游戏角色动作的应用,如AUTOMATIC,展示了这种技术的实际应用,以解决美术资源匮乏的问题。
腾讯T2I-adapter源码分析(3)-训练源码分析
随着stable-diffusion和midjourney等AI技术展现令人惊叹的艺术创作,人们对AI可控绘图的追求日益高涨。为提升AI图像生成的可控性,Controlnet和T2I-adapter等解决方案应运而生。系列文章将从T2I-adapter的源码出发,深入剖析其训练部分的实现原理。
本篇我们将聚焦于训练源码的解析,通过代码结构的梳理,了解T2I-Adapter的训练流程。
训练代码的运行涉及数据处理、模型加载、优化器设置以及实际训练过程。在第一部分,我们首先设置参数并加载数据,如DepthDataset,它从txt文件中读取、对应的深度图和文本描述。
在模型加载阶段,我们区分了stable-diffusion模型和adapter。stable-diffusion模型加载时,其配置与推理阶段有所差异,如增加调度器参数、提高精度、调整分辨率和训练相关参数。adapter模型的加载则遵循推理过程中的初始化方法,通过构建不同模块来实现。
训练过程中,adapter模型的关键结构包括下采样、卷积和ResnetBlock的使用,相比controlnet,T2I-adapter的参数更少,没有注意力层,这使得训练更为高效。模型放入GPU后,使用adamW优化器进行训练,同时设置学习率和数据保存路径。
状态恢复部分,程序会判断是否从头开始或恢复训练,设置log信息。接下来,代码进入实际的训练循环,包括条件编码、隐藏状态生成、adapter结果附加至sd模型以及adapter梯度计算。
loss函数定义在模型配置中,采用L2损失来衡量生成图像与给定时间点加噪ground truth的接近程度。训练过程中,loss计算和模型保存都在代码中明确体现。
总的来说,T2I-adapter的训练源码展示了精细的结构和参数设置,确保了AI绘画的可控性和性能。在AI艺术的探索中,每一行代码都承载着技术进步的点滴痕迹。
GPL-3.0协议版权纠纷案,明确开源许可证法律效力
近日,一起关于GPL版权纠纷案引发广泛关注。该案件中,被告因违反GPL3.0协议而导致协议自动解除,失去源代码授权保护,进而构成侵权。一审判决书明确指出,GPL3.0协议具有民事法律行为的性质,属于我国《合同法》调整的范围。判决结果为两侵权被告公司赔偿原告公司经济损失及维权合理费用共计万元,并停止侵权行为。此案例是中国首个明确GPL3.0协议法律效力的判例。
案情概述涉及原告济宁市罗盒网络科技有限公司,其开发的“罗盒(VirtualApp)插件化框架虚拟引擎系统”(VirtualApp V1.0)在GitHub上公开源代码。在年月8日,原告取得计算机软件著作权登记证书,拥有软件著作权全部权利。由于软件的成功,被告福建风灵创景科技有限公司、北京风灵创景科技有限公司以及深圳市腾讯计算机系统有限公司,通过多个互联网平台提供侵权软件下载、安装和运营服务,涉及“点心桌面”App。软件源代码与原告软件源代码存在实质性相似性,构成侵权。
判决书中明确指出,违反GPL3.0协议的侵权责任包括:著作权法保护权利人专有权,非权利人仅能在合理使用范围内使用作品;用户违反使用条件时,GPL3.0协议在授权人与用户之间的授权将自动终止。我国《民法总则》第一百五十八条规定,民事法律行为可以附条件,附解除条件的民事法律行为自条件成就时失效。
综上所述,此案明确展示了GPL协议的法律效力,以及开源许可证在开源软件中的重要性。然而,开源许可证治理仍面临多项挑战,包括条款晦涩难懂、声明方式不规范、代码检测能力不足、项目溯源困难、问责难和解决方案匮乏等。针对这些问题,棱镜七彩开发了FossLicense开源许可证治理工具,旨在解决开发者和管理人员在使用和管理软件过程中遇到的许可证合规使用和版权篡改问题。FossLicense支持SaaS云服务和本地离线部署两种部署方式,用户可通过此工具提取代码中的许可证信息、校验文件同源许可证情况、管理许可证知识库,并持续关注代码仓库的许可证风险变化,有效规避合规风险。
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谢谢大家æ¯ææ¬ç½ç«
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