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，人们对技术进步的源码样器惊叹不已。然而，采样c采AI绘图的源码样器可控性一直是痛点，仅凭描述词控制图像并不尽如人意。采样c采为增强AI图像的源码样器asp 源码 传输文件可控性，Controlnet和T2I-adapter等技术应运而生。采样c采本文将通过解析T2I-adapter的源码样器推理源码，揭示其工作原理。采样c采

       本文将深入剖析推理部分的源码样器代码，以便理解T2I-Adapter的采样c采实际操作。使用如下的源码样器c 库存管理系统源码命令行指令进行推理，如test_adapter.py，采样c采它需要指定条件类型、源码样器深度图路径、采样c采前置处理器类型、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，卡盟源码双无限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，cm12源码下载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。企业客户管理系统源码在游戏开发中，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。

Stable Diffusion详解与模型源码

       Stable Diffusion，由CompVis、Stability AI和LAION共同推出，是一种在任何文本输入下生成逼真图像的潜在扩散模型（Latent Diffusion Model）。其创新之处在于通过在较低维度的latent空间上应用扩散过程，而不是直接使用像素空间，以降低内存和计算复杂度。该模型使用LAION-5B数据集中的高清进行训练，尺寸为x，结合冻结的CLIP ViT-L/文本编码器进行条件设置。Stable Diffusion的轻量级设计，使其具备在多台消费级GPU上运行的能力，模型参数包括M UNet和M文本编码器。

       Stable Diffusion的推理过程简洁高效。以输入“a photograph of an astronaut riding a horse”为例，模型会生成相应的。其推理流程如图所示。Stable Diffusion具有两个输出。首先，U-Net在文本嵌入指引下，通过多次迭代（通常为次）去除latent image representation的噪音。调度器算法，如Denoising Diffusion Probabilistic Models（DDPM）或Denoising Diffusion Implicit Models（DDIM）等，基于上一次预测的latent image representation与噪音残差，预测新的去噪后的latent image representation。

       最终，去噪后的latent image representation通过Variational Autoencoder（VAE）的解码器转换回与用户提示相匹配的图像。VAE模型由编码器和解码器组成，编码器将图像转换为低维潜在表示，解码器则将潜在表示转换回图像。在潜扩散训练过程中，编码器得到图像的潜在表示，用于前向扩散过程，每一步增加噪声。在推理过程中，反向扩散过程产生的去噪后的潜在波通过VAE解码器转换为图像。

       Stable Diffusion的文本编码器负责将输入提示转换为U-Net可以理解的嵌入空间。它通常是一个基于转换器的编码器，将一系列输入标记映射为潜在文本嵌入。在训练期间，稳定扩散不训练文本编码器，而是使用CLIP已经训练的文本编码器CLIPTextModel。

       AutoencoderKL的模型结构包括编码器和解码器，编码器将图像转换为低维潜在表示，用于前向扩散过程。解码器则将潜在表示转换回图像。在潜扩散训练中，编码器得到图像的潜在表示，用于生成过程。在推理阶段，反向扩散过程产生的去噪后的潜在波通过解码器转换为与用户提示相匹配的图像。

       参考文献

求一个能实现屏幕水波纹效果的vb代码

       '补模块3文件。一个放不下。

       '>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>

       ' 渲染子程序，将新的帧数据渲染到 lpDIBitsRender 中

       ' 算法：

       ' posx = Wave1(x-1,y)-Wave1(x+1,y)+x

       ' posy = Wave1(x,y-1)-Wave1(x,y+1)+y

       ' SourceBmp(x,y) = DestBmp(posx,posy)

       '>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>

       Public Sub WaveRender(lpWaveObject As WAVE_OBJECT)

       Dim dwPosX As Long, dwPosY As Long, dwPtrSource As Long, dwPtrDest As Long, dwFlag As Long

       Dim lpWave1 As Long, LineIdx As Long, LinePtr As Long

       Dim lpDIBitsSource As Long, lpDIBitsRender As Long

       Dim I As Long, J As Long

        dwFlag = 0

       With lpWaveObject

       'Debug.Print "WaveRender " & .dwFlag

        If (.dwFlag And F_WO_ACTIVE) = 0 Then Exit Sub

        .dwFlag = .dwFlag Or F_WO_NEED_UPDATE

        lpWave1 = .lpWave1

        LineIdx = .dwWaveByteWidth '像素指针

        For I = 1 To .dwBmpHeight - 2

        For J = 0 To .dwBmpWidth - 1

       '