周末读了一篇ghostmix模型作者的文章，也引起了我对Stable Diffusion发展方向的思考。

由于访问C站需要科学上网，很长一段时间国内获取AI大模型的方式比较不便。近期随着liblibai等国内AI绘画网站的加入，并通过资本拿真金白银激励创作者，甚至掀起了一股模型创作热潮。

但是，量多不代表质优。

很多所谓大模型不过是融了几个热门lora，并没有真正经过原始图片的训练过程。

形成了ckpt的lora化，这是一个很不好的风向。真正潜心做模型的创作者，甚至陷入了低谷。

ghostmix模型作者认为，应该尽可能的少做大模型，然后使用lora、ControlNet等微调工具来适配更多的场景。

私以为，这个思路是非常正确的。虽然我有4T的SSD不担心下载模型，但是越来越多的模型，动辄3、5个G起步，会大大抬高Stable Diffusion的门槛。

新版的Stable Diffusion XL 0.9刚刚发布（我正在调试，过几天会发个“迟到”但会非常细致的保姆级教程），基础模型更是达到了惊人的13G，如果模型这么泛滥下去，4T的SSD怕是也不够用。

一、ControlNet的革命

ControlNet是一位年轻的斯坦福大学的华人选手创作的，Lvmin Zhang，2021 年本科毕业，现为斯坦福 PHD，并发布了论文阐述其原理。

其实在AI领域，华人非常优秀，大量的AI论文都会看到汉语拼音。

ControlNet用一种极低成本的方案，来控制画面的主体构成。当然，这只是使用者的角度，原作者还是成本（时间、精力等成本，费用反而不算高）很高的。

ControlNet 在论文里提到，Canny Edge detector 模型的训练用了 300 万张边缘-图像-标注对的语料，A100 80G 的 600 个 GPU 小时。Human Pose （人体姿态骨架）模型用了 8 万张 姿态-图像-标注 对的语料, A100 80G 的 400 个 GPU 时。

二、腾讯做的一点点工作

在大模型“群模乱舞”的时代，阿里、百度甚至科大讯飞都拿出面向C端的可用的产品，而腾讯一直表现非常低调。

是腾讯缺乏技术吗？

非也。

我本人常年撰写公众号，对公众号的广告推流逻辑进行过细致的分析，大致可以得出结论，至少在广告推荐系统中，腾讯早就使用了专用大模型。

腾讯没有市值管理的需要，也没有业绩之忧，从经营的视角看，比较踏实（其他视角大家观点各异，在此不表），在大模型领域声音比较小，也很正常。

T2I-Adapter 的训练是在 4 块 Tesla 32G-V100 上只花了 2 天就完成，包括 3 种 condition，sketch（15 万张图片），Semantic segmentation map（16 万张）和 Keypose（15 万张）。

腾讯做的T2I-Adapter和ControlNet有一定的相似性，但从论文看，二者的思路又不完全一样。

发布 T2I-Adapter 的腾讯 ARC 是腾讯关注智能媒体相关技术的事业群，以视觉、音频和自然语言处理为主要方向 。

从某种意义上讲，二次元最强大的公司，是腾讯，真心希望Lvmin Zhang能和腾讯ARC珠联璧合。

这两套模型都被Stable Diffusion官方致谢，并将集成入官方代码库。

两套模型有什么区别吗？

ControlNet 目前提供的预训模型，可用性完成度更高，支持更多种的 condition detector （9 大类）。

T2I-Adapter 在工程上设计和实现得更简洁和灵活，更容易集成和扩展”此外，T2I-Adapter 支持一种以上的 condition model 引导，比如可以同时使用 sketch 和 segmentation map 作为输入条件，或 在一个蒙版区域 (也就是 inpaint ) 里使用 sketch 引导。

三、做个对比

C站有人把腾讯的9个T2I-Adapter 模型进行了梳理和转化，整理成safetensors格式，并做好了配置文件，拷贝到ControlNet的模型库里，直接使用ControlNet调用即可。

模型库路径：extensions\sd-webui-controlnet\models

T2I-Adapter 模型下载地址（yaml文件需要一起下载）：

https://www.123pan.com/s/ueDeVv-KJ0I.html 提取码:lgyh

先试试最常用的openpose模型。

1、ControlNet标准模型

模型：MoonMix_Utopia_3.0（大家可能发现我最近真人模型基本只用这个，是因为这个模型相对“真实”）

提示词：

<lora:school_rooftop_v0.1:1> school rooftop, 1girl, school uniform, building, chain-link fence, wind lift, skirt tug,, masterpiece, best quality, highly detailed

负面提示词：

nsfw,logo,text,badhandv4,EasyNegative,ng_deepnegative_v1_75t,rev2-badprompt,verybadimagenegative_v1.3,negative_hand-neg,mutated hands and fingers,poorly drawn face,extra limb,missing limb,disconnected limbs,malformed hands,ugly

啊，小姐姐你站在楼顶干什么！

2、T2I-Adapter模型

除了模型换成T21Adapter对应的openpose外，其余的保持不变。

从构图方面看，大同小异，基本都按照pose的构图来生成，但画面的色彩方面，略有差异，T21Adapter的画面更有胶片感。

C站上传这组模型的作者是theally，从发布的各种模型和作品看，大概率是一位女性。

她自称从事艺术方面的培训，之所以推荐T21Adapter的模型，是因为：可以产生与官方ControlNet模型相似的结果，但增加了样式和颜色功能。

另外，我发现T21Adapter的模型每个大多300m左右，而ControlNet标准模型每个1.3G左右，效果上二者区别不大，对于硬盘空间不足的选手，T21Adapter也是值得推荐的。

四、下载

1、官方下载：

https://huggingface.co/TencentARC/T2I-Adapter/tree/main/models

注意官方下载的pth文件不能直接用，需要自己做配置。

2、C站theally转换好的直接可用下载：

（yaml文件需要一起下载）

https://www.123pan.com/s/ueDeVv-KJ0I.html 提取码:lgyh

出自：https://mp.weixin.qq.com/s/FWi3sy7rsjLcnGQuSx3VAA

周末读了一篇ghostmix模型作者的文章，也引起了我对Stable Diffusion发展方向的思考。

由于访问C站需要科学上网，很长一段时间国内获取AI大模型的方式比较不便。近期随着liblibai等国内AI绘画网站的加入，并通过资本拿真金白银激励创作者，甚至掀起了一股模型创作热潮。

但是，量多不代表质优。

很多所谓大模型不过是融了几个热门lora，并没有真正经过原始图片的训练过程。

形成了ckpt的lora化，这是一个很不好的风向。真正潜心做模型的创作者，甚至陷入了低谷。

ghostmix模型作者认为，应该尽可能的少做大模型，然后使用lora、ControlNet等微调工具来适配更多的场景。

私以为，这个思路是非常正确的。虽然我有4T的SSD不担心下载模型，但是越来越多的模型，动辄3、5个G起步，会大大抬高Stable Diffusion的门槛。

新版的Stable Diffusion XL 0.9刚刚发布（我正在调试，过几天会发个“迟到”但会非常细致的保姆级教程），基础模型更是达到了惊人的13G，如果模型这么泛滥下去，4T的SSD怕是也不够用。

一、ControlNet的革命

ControlNet是一位年轻的斯坦福大学的华人选手创作的，Lvmin Zhang，2021 年本科毕业，现为斯坦福 PHD，并发布了论文阐述其原理。

其实在AI领域，华人非常优秀，大量的AI论文都会看到汉语拼音。

ControlNet用一种极低成本的方案，来控制画面的主体构成。当然，这只是使用者的角度，原作者还是成本（时间、精力等成本，费用反而不算高）很高的。

ControlNet 在论文里提到，Canny Edge detector 模型的训练用了 300 万张边缘-图像-标注对的语料，A100 80G 的 600 个 GPU 小时。Human Pose （人体姿态骨架）模型用了 8 万张 姿态-图像-标注 对的语料, A100 80G 的 400 个 GPU 时。

二、腾讯做的一点点工作

在大模型“群模乱舞”的时代，阿里、百度甚至科大讯飞都拿出面向C端的可用的产品，而腾讯一直表现非常低调。

是腾讯缺乏技术吗？

非也。

我本人常年撰写公众号，对公众号的广告推流逻辑进行过细致的分析，大致可以得出结论，至少在广告推荐系统中，腾讯早就使用了专用大模型。

腾讯没有市值管理的需要，也没有业绩之忧，从经营的视角看，比较踏实（其他视角大家观点各异，在此不表），在大模型领域声音比较小，也很正常。

T2I-Adapter 的训练是在 4 块 Tesla 32G-V100 上只花了 2 天就完成，包括 3 种 condition，sketch（15 万张图片），Semantic segmentation map（16 万张）和 Keypose（15 万张）。

腾讯做的T2I-Adapter和ControlNet有一定的相似性，但从论文看，二者的思路又不完全一样。

发布 T2I-Adapter 的腾讯 ARC 是腾讯关注智能媒体相关技术的事业群，以视觉、音频和自然语言处理为主要方向 。

从某种意义上讲，二次元最强大的公司，是腾讯，真心希望Lvmin Zhang能和腾讯ARC珠联璧合。

这两套模型都被Stable Diffusion官方致谢，并将集成入官方代码库。

两套模型有什么区别吗？

ControlNet 目前提供的预训模型，可用性完成度更高，支持更多种的 condition detector （9 大类）。

T2I-Adapter 在工程上设计和实现得更简洁和灵活，更容易集成和扩展”此外，T2I-Adapter 支持一种以上的 condition model 引导，比如可以同时使用 sketch 和 segmentation map 作为输入条件，或 在一个蒙版区域 (也就是 inpaint ) 里使用 sketch 引导。

三、做个对比

C站有人把腾讯的9个T2I-Adapter 模型进行了梳理和转化，整理成safetensors格式，并做好了配置文件，拷贝到ControlNet的模型库里，直接使用ControlNet调用即可。

模型库路径：extensions\sd-webui-controlnet\models

T2I-Adapter 模型下载地址（yaml文件需要一起下载）：

https://www.123pan.com/s/ueDeVv-KJ0I.html 提取码:lgyh

先试试最常用的openpose模型。

1、ControlNet标准模型

模型：MoonMix_Utopia_3.0（大家可能发现我最近真人模型基本只用这个，是因为这个模型相对“真实”）

提示词：

<lora:school_rooftop_v0.1:1> school rooftop, 1girl, school uniform, building, chain-link fence, wind lift, skirt tug,, masterpiece, best quality, highly detailed

负面提示词：

nsfw,logo,text,badhandv4,EasyNegative,ng_deepnegative_v1_75t,rev2-badprompt,verybadimagenegative_v1.3,negative_hand-neg,mutated hands and fingers,poorly drawn face,extra limb,missing limb,disconnected limbs,malformed hands,ugly

啊，小姐姐你站在楼顶干什么！

2、T2I-Adapter模型

除了模型换成T21Adapter对应的openpose外，其余的保持不变。

从构图方面看，大同小异，基本都按照pose的构图来生成，但画面的色彩方面，略有差异，T21Adapter的画面更有胶片感。

C站上传这组模型的作者是theally，从发布的各种模型和作品看，大概率是一位女性。

她自称从事艺术方面的培训，之所以推荐T21Adapter的模型，是因为：可以产生与官方ControlNet模型相似的结果，但增加了样式和颜色功能。

另外，我发现T21Adapter的模型每个大多300m左右，而ControlNet标准模型每个1.3G左右，效果上二者区别不大，对于硬盘空间不足的选手，T21Adapter也是值得推荐的。

四、下载

1、官方下载：

https://huggingface.co/TencentARC/T2I-Adapter/tree/main/models

注意官方下载的pth文件不能直接用，需要自己做配置。

2、C站theally转换好的直接可用下载：

（yaml文件需要一起下载）

https://www.123pan.com/s/ueDeVv-KJ0I.html 提取码:lgyh

出自：https://mp.weixin.qq.com/s/FWi3sy7rsjLcnGQuSx3VAA