1.腾讯T2I-adapter源码分析（3）-训练源码分析
2.腾讯T2I-adapter源码分析（1）-运行源码跑训练
3.适合计算机专业学生的论坛论坛论坛有哪些?

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可控绘图的源码源码追求日益高涨。为提升AI图像生成的腾讯腾讯可控性，Controlnet和T2I-adapter等解决方案应运而生。可用系列文章将从T2I-adapter的论坛论坛源码出发，深入剖析其训练部分的源码源码电驴源码 csdn实现原理。

       本篇我们将聚焦于训练源码的腾讯腾讯解析，通过代码结构的可用梳理，了解T2I-Adapter的论坛论坛训练流程。

       训练代码的源码源码运行涉及数据处理、模型加载、腾讯腾讯优化器设置以及实际训练过程。可用在第一部分，论坛论坛我们首先设置参数并加载数据，源码源码如DepthDataset，腾讯腾讯它从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，在线教育源码出售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。

腾讯T2I-adapter源码分析（1）-运行源码跑训练

       稳定扩散、midjourney等AI绘图技术，为人们带来了令人惊叹的效果，不禁让人感叹技术发展的日新月异。然而，AI绘图的免费景点讲解app源码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。为了使AI绘制的图像更具可控性，Controlnet、T2I-adapter等技术应运而生。本系列文章将从T2I-adapter的源码出发，分析其实现方法。

       本篇是第一篇，主要介绍源码的运行方法，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。做小程序要源码吗

       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。

       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。python游戏源码网盘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。

适合计算机专业学生的论坛有哪些?

       硬核推荐！技术社区、开源项目及经典书籍，三大领域，为计算机专业学生量身打造学习资源，助你技术之路更上一层楼。

       一、技术社区推荐

       1、Github

       网址：github.com

       Github，程序员的天堂，国内知名大厂如阿里、腾讯、字节跳动、美团、Google、Microsoft等均在这里分享其宝贵的开源项目。这里不仅是一个代码仓库，更是学习交流的宝地。通过参与阅读优秀开源项目的代码和文档，甚至主动提出代码贡献，能极大提升你的编程技能和团队协作能力。

       2、Stack Overflow

       网址：stackoverflow.com

       Stack Overflow，程序员的问答社区。区别于知乎等平台，它专注于问题解决，而非讨论。对于遇到的开发问题，只需具备一定的搜索能力，几乎都能在这里找到答案。参与回答问题，不仅能帮助他人，还能提升个人影响力，增强社区贡献感。

       二、开源项目推荐

       1、Redis

       Redis，性能卓越、数据类型丰富、支持原子操作，具备发布/订阅、通知、键过期等特色功能。简洁的代码风格使其易于阅读与理解，是提升编程技能与代码风格的绝佳资源。

       2、Apache RocketMQ

       阿里开源的消息中间件，经过双大促的考验，稳定性与性能得到充分验证。适用于构建高效、可扩展的消息系统。

       3、Apache Flink

       Flink，流处理框架，支持批处理与流处理程序的执行，提供高吞吐量、低延迟的数据处理能力。适用于实时数据处理与分析场景。

       4、Google guava

       Google提供的Java库，包含丰富的函数与功能，如缓存与限流实现，是深入理解Java库与设计模式的宝贵资源。

       5、sharding-jdbc

       数据库分库分表、读写分离的中间件，适用于复杂数据库架构的设计与优化。

       6、RxJava

       Java平台上的响应式扩展，提供异步编程的强大工具，适用于构建响应式UI与复杂事件驱动系统。

       7、Spring

       无需多言，Spring框架是Java开发的基石，掌握Spring有助于构建高效、可维护的应用程序。

       三、多阅读经典书籍

       阅读经典书籍是构建坚实知识基础的关键。博客虽能提供学习思路，但真正的知识来源于经典书籍的阅读。推荐纸质版书籍，尊重作者劳动成果，提升阅读体验。电子书也应充分利用，避免遗忘，有条件时购买实体书。

       四、总结与资源推荐

       掌握经典编程语言的学习路径，如C语言、C++、Java等。阅读计算机必读经典书籍，系统性地提升专业能力。利用资源平台如GitHub、Stack Overflow等参与开源项目，提升实战技能。关注计算机专业书籍推荐，规划个人学习路径。学习计算机之路，需耐心与毅力，经典书籍、源码阅读与实践是通往成功的必经之路。