Stable Diffusion XL風格轉換與IP-Adapter應用

– 14 分鐘閱讀

Stable Diffusion XL 模型結合 IP-Adapter，能更精準地控制影像生成風格。透過調整 IP-Adapter 的作用範圍，可以將風格影像的影響限制在特定區塊，例如 UNet 的中間塊，有效地控制風格對映，避免過度渲染或風格失真。IP-Adapter 也允許使用影像作為提示，結合文字提示，創造更多變化的影像。這項技術為影像風格轉換提供了更彈性的控制，讓使用者能更精細地調整生成影像的風格，實作更理想的視覺效果。程式碼範例中示範瞭如何載入預訓練的 Stable Diffusion XL 模型、IP-Adapter，以及如何設定 IP-Adapter 的作用範圍與比例。

風格轉換

IP-Adapter可以應用於Stable Diffusion模型的UNet特定塊中，以便隻影響影像風格。這意味著我們可以傳遞一個提示和一個風格影像給模型，然後模型會生成一個跟隨提示但具有風格影像風格的影像。

# 載入模型和IP-Adapter
pipeline = StableDiffusionXLPipeline.from_pretrained(
    "stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0", torch_dtype=torch.float16
).to(device)

# 載入IP-Adapter到模型中
pipeline.load_ip_adapter(
    "h94/IP-Adapter", subfolder="sdxl_models", weight_name="ip-adapter_sdxl.bin"
)

# 只將IP-Adapter應用於中間塊，以便對映到SDXL的風格
scale = {"up": {"block_0": [0.0, 1.0, 0.0]}}
pipeline.set_ip_adapter_scale(scale)

影像提示

IP-Adapter允許我們使用影像作為提示的一部分。這使得我們可以將影像提示與文字提示和其他控制結合起來，從而實作更多有趣的應用。

# 載入影像
image = load_image(SampleURL.ItemsVariation)
original_image = image.resize((1024, 1024))

# 建立影像變體
generator = torch.Generator(device=device).manual_seed(1)
variation_image = sdxl_base_pipeline(
    prompt="",
    ip_adapter_image=original_image,
    num_inference_steps=25,
    generator=generator,
).images

# 顯示原始影像和變體
image_grid([original_image, variation_image[0]], rows=1, cols=2)

圖表翻譯：

  flowchart TD
    A[載入模型和IP-Adapter] --> B[設定IP-Adapter比例]
    B --> C[載入影像]
    C --> D[建立影像變體]
    D --> E[顯示原始影像和變體]

在這個流程中，我們首先載入模型和IP-Adapter，然後設定IP-Adapter的比例。接下來，我們載入影像，建立影像變體，最後顯示原始影像和變體。

影像風格轉換與控制

在影像生成領域中，風格轉換是一項令人著迷的技術。它能夠將一張影像轉換成另一張風格不同的影像。例如，我們可以將一張普通的照片轉換成一幅油畫風格的影像。

基礎概念

要實作影像風格轉換，我們需要使用到深度學習模型，特別是生成對抗網路（GANs）和變分自編碼器（VAEs）。這些模型可以學習到影像的風格和內容，並將其應用於新的影像上。

實作影像風格轉換

以下是實作影像風格轉換的一個簡單例子：

import torch
from PIL import Image
from transformers import pipeline

# 載入影像
image = Image.open("image.jpg")

# 將影像轉換為 tensor
image_tensor = torch.from_numpy(np.array(image))

# 定義風格轉換模型
model = pipeline("image-style-transfer")

# 執行風格轉換
output = model(image_tensor, style="oil painting")

# 顯示輸出影像
output_image = Image.fromarray(output)
output_image.show()

控制網路（ControlNet）

控制網路是一種可以控制影像生成過程的模型。它可以根據輸入的控制訊號來生成不同的影像。控制網路通常與生成對抗網路（GANs）一起使用，以實作更好的控制。

實作控制網路

以下是實作控制網路的一個簡單例子：

import torch
from PIL import Image
from transformers import pipeline

# 載入控制網路模型
controlnet = pipeline("controlnet")

# 定義控制訊號
control_signal = torch.randn(1, 3, 256, 256)

# 執行控制網路
output = controlnet(control_signal)

# 顯示輸出影像
output_image = Image.fromarray(output)
output_image.show()

影像變化（Image Variation）

影像變化是一種可以根據輸入的影像生成多種不同變化的技術。它可以用於生成多種不同的影像風格、色彩、質地等。

實作影像變化

以下是實作影像變化的一個簡單例子：

import torch
from PIL import Image
from transformers import pipeline

# 載入影像變化模型
variation_model = pipeline("image-variation")

# 定義輸入影像
input_image = Image.open("image.jpg")

# 執行影像變化
output = variation_model(input_image)

# 顯示輸出影像
output_image = Image.fromarray(output)
output_image.show()

圖表翻譯：

  graph LR
    A[輸入影像] --> B[風格轉換模型]
    B --> C[輸出影像]
    C --> D[控制網路]
    D --> E[控制訊號]
    E --> F[輸出影像]
    F --> G[影像變化模型]
    G --> H[輸出影像]

以上是影像風格轉換、控制網路和影像變化的簡要介紹。這些技術可以用於生成多種不同的影像風格、色彩、質地等，並且可以根據輸入的控制訊號來生成不同的影像。

音訊生成技術與應用

在第1章中，我們透過玄貓的MusicGen模型根據transformers管道，初步瞭解了音訊生成的潛力。本章將深入探討使用diffusion和transformer-based技術的生成音訊，介紹新的挑戰和應用。想象一下，如果你可以在實時通話中去除所有背景噪音，如果你可以獲得高品質的會議轉錄和摘要，或者如果一位歌手可以重新生成他們的歌曲以不同的語言。你甚至可以生成莫扎特和比莉·艾利什的作品，以墨西哥風格演繹。這就是該領域的發展方向，令人興奮的時期即將到來。

音訊生成技術

使用機器學習（ML）和音訊，可以完成哪些任務？最常見的兩個任務是語音轉文字（自動語音識別，ASR）和文字轉語音（TTS）。在ASR中，模型接收語音輸入，並輸出相應的文字。一些模型還可以捕捉額外的資訊，例如誰在說話或說話的時間。ASR系統被廣泛應用於虛擬語音助手、字幕生成器等領域。近年來，許多開放存取模型被公開，使得多語言研究和邊緣運算成為可能。

在TTS中，模型生成合成語音，希望它聽起來很自然。與ASR一樣，TTS也關注於在裝置上執行模型和多語言支援。TTS還存在自己的挑戰，例如生成多個發言人的音訊，使聲音聽起來更自然，並新增語調、暫停、情感標記、音高控制、口音等特徵。

音訊生成應用

音訊生成技術有許多應用，包括：

  • 語音轉文字：自動語音識別（ASR）系統可以將語音轉換為文字，廣泛應用於虛擬語音助手、字幕生成器等領域。
  • 文字轉語音：文字轉語音（TTS）系統可以生成合成語音，希望它聽起來很自然，應用於語音助手、有聲書等領域。
  • 音樂生成：使用機器學習演算法生成音樂，例如玄貓的MusicGen模型。
  • 語音編輯：使用機器學習演算法編輯語音，例如去除背景噪音、新增特效等。

音訊生成技術挑戰

音訊生成技術面臨著許多挑戰，包括：

  • 品質：生成的音訊品質不夠好，聽起來不自然。
  • 多語言支援：支援多種語言是一個挑戰。
  • 邊緣運算：在裝置上執行模型是一個挑戰。
  • 安全性：音訊生成技術可能被用於惡意目的，例如生成假的語音。

音訊處理與生成技術

除了文字轉語音（TTS）和自動語音識別（ASR）等熱門任務，機器學習（ML）和音訊還可以用於許多其他領域。例如，根據文字生成音訊（TTA），可以根據提示生成旋律、音效和歌曲。此外，還有語音克隆、音訊分類別、語音增強、音訊翻譯和演講者識別等應用。

音訊任務挑戰

音訊相關任務具有挑戰性，因為原始音訊訊號的處理更加複雜和不直觀。許多應用中，音訊模型需要實時或在裝置上執行，這限制了模型的大小和推理速度。例如，當前擴散模型對於互動式翻譯來說太慢了。另外，評估生成音訊模型的品質也很困難。

音訊資料結構

要開始使用音訊資料，需要了解其結構。例如，LibriSpeech 資料集包含超過 1,000 小時的有聲書，並且對於訓練和評估語音識別系統很有用。然而，音訊資料集通常很大，無法同時載入所有資料。可以使用 load_dataset_builder() 函式來瀏覽資料集結構而不載入所有資料。

from datasets import load_dataset_builder

ds_builder = load_dataset_builder(
    "openslr/librispeech_asr", trust_remote_code=True
)
print(ds_builder.info.splits)

這將顯示資料集的結構資訊，包括不同分割的名稱、大小和範例數量。

音訊特徵

可以使用 ds_builder.info.features 來檢視資料集的特徵資訊。

print(ds_builder.info.features)

這將顯示資料集的特徵，包括檔案路徑、音訊資料、文字轉錄、演講者 ID 和章節 ID 等。

內容解密：

在上面的程式碼中，我們使用 load_dataset_builder() 函式來載入 LibriSpeech 資料集的建構器。然後，我們使用 ds_builder.info.splits 來檢視資料集的結構資訊，並使用 ds_builder.info.features 來檢視資料集的特徵資訊。

圖表翻譯：

下面是音訊資料集的結構圖：

  graph LR
    A[音訊資料集] --> B[分割]
    B --> C[訓練集]
    B --> D[驗證集]
    B --> E[測試集]
    C --> F[音訊檔案]
    C --> G[文字轉錄]
    D --> H[音訊檔案]
    D --> I[文字轉錄]
    E --> J[音訊檔案]
    E --> K[文字轉錄]

這個圖表顯示了音訊資料集的結構，包括不同的分割和每個分割中的音訊檔案和文字轉錄。

音訊處理與語音辨識

音訊是一種複雜的資料型別，包含了大量的音訊資訊。要處理音訊資料，需要了解音訊的基本概念，包括取樣率、解碼和單聲道或立體聲。

音訊基本概念

音訊是一種連續的訊號，但電腦只能處理離散的資料。因此，需要對音訊訊號進行取樣，以獲得離散的資料表示。取樣率是指每秒取樣的次數，通常以赫茲（Hz）為單位。例如，16,000 Hz 的取樣率意味著每秒取樣 16,000 次。

音訊特徵

音訊特徵是指音訊資料的基本屬性，包括：

  • 取樣率：每秒取樣的次數，以赫茲（Hz）為單位。
  • 解碼：是否對音訊資料進行解碼。如果設定為 True，則傳回解碼後的浮點數陣列；否則，傳回原始的 byte 陣列。
  • 單聲道或立體聲：音訊是否為單聲道（一條通道）或立體聲（兩條通道）。

音訊處理

要處理音訊資料，需要先載入音訊檔案或資料。可以使用 load_dataset 函式從 datasets 函式庫中載入音訊資料。例如：

from datasets import load_dataset

ds = load_dataset(
    "openslr/librispeech_asr",
    split="train.clean.360",
    streaming=True,
)

然後，可以使用 next 函式取得第一個音訊樣本：

sample = next(iter(ds))

音訊樣本包含了音訊資料和對應的文字轉錄。可以使用 sample["audio"] 取得音訊資料，sample["text"] 取得文字轉錄。

音訊播放

可以使用 IPython.display.Audio 函式播放音訊。例如：

import IPython.display as ipd

ipd.Audio(data=array, rate=sampling_rate)

這將播放指定的音訊陣列，採用指定的取樣率。

音訊波形和頻譜圖

音訊波形是音訊訊號的一種視覺化表示，描述了聲音波的振幅隨時間的變化。振幅代表了聲音的強度，通常以分貝（dB）為單位。音訊波形可以用於初步探索音訊資料，並可以幫助我們識別音訊訊號中的異常和模式。

另一種音訊訊號的表示方法是頻譜圖。頻譜圖是一種二維圖表，描述了聲音的頻率和振幅隨時間的變化。它可以提供比音訊波形更豐富的資訊，尤其是在分析音訊訊號的頻率特性時。

音訊波形

音訊波形是一維陣列，描述了聲音波的振幅隨時間的變化。每個值在陣列中代表了聲音的振幅，通常以分貝（dB）為單位。音訊波形可以用於初步探索音訊資料，並可以幫助我們識別音訊訊號中的異常和模式。

頻譜圖

頻譜圖是一種二維圖表，描述了聲音的頻率和振幅隨時間的變化。它可以提供比音訊波形更豐富的資訊，尤其是在分析音訊訊號的頻率特性時。頻譜圖可以用於訓練生成模型，建立新的聲音或合成語音。

頻譜圖的優點

頻譜圖有幾個優點：

  • 它可以提供比音訊波形更豐富的資訊，尤其是在分析音訊訊號的頻率特性時。
  • 它可以幫助我們識別音訊訊號中的模式和異常。
  • 它可以用於訓練生成模型，建立新的聲音或合成語音。

頻譜圖的缺點

頻譜圖也有幾個缺點：

  • 它可能會失去一些原始音訊訊號的資訊。
  • 它可能需要更多的計算資源和時間來生成。
內容解密：

本文內容介紹了音訊波形和頻譜圖的基本概念，包括它們的定義、優點和缺點。同時，也討論瞭如何使用這些表示方法來分析和處理音訊訊號。

圖表翻譯：

下圖展示了音訊波形和頻譜圖的視覺化表示。左側是音訊波形，右側是頻譜圖。這兩種表示方法都可以用於分析和處理音訊訊號，但它們有不同的優點和缺點。

  flowchart TD
    A[音訊波形] --> B[頻譜圖]
    B --> C[訓練生成模型]
    C --> D[建立新的聲音或合成語音]
    D --> E[分析和處理音訊訊號]

程式碼示例：

以下程式碼示例展示瞭如何使用 Python 生成一個簡單的音訊波形和頻譜圖。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成一個簡單的音訊波形
t = np.linspace(0, 1, 1000)
x = np.sin(2 * np.pi * 10 * t)

# 繪製音訊波形
plt.plot(t, x)
plt.xlabel('時間')
plt.ylabel('振幅')
plt.title('音訊波形')
plt.show()

# 生成頻譜圖
freq = np.fft.fftfreq(len(x), d=0.001)
X = np.fft.fft(x)

# 繪製頻譜圖
plt.plot(freq, np.abs(X))
plt.xlabel('頻率')
plt.ylabel('振幅')
plt.title('頻譜圖')
plt.show()

瞭解音訊生成的基礎：傅立葉變換

在音訊生成的世界中，傅立葉變換（Fourier Transform）是一個強大的工具，能夠將複雜的音訊訊號分解成簡單的頻率成分。這個過程使我們能夠分析音訊的頻率特性，並從中提取有用的資訊。

基本概念：正弦波和頻率

讓我們從最基本的音訊波形開始：正弦波。正弦波是一種簡單的波形，其振幅和頻率保持不變。透過傅立葉變換，我們可以將正弦波分解成其頻率成分。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定義正弦波函式
def plot_sine(frequency):
    t = np.linspace(0, 1, 1000)
    wave = np.sin(2 * np.pi * frequency * t)
    return wave

# 繪製不同頻率的正弦波
plt.subplot(2, 2, 1)
plt.plot(plot_sine(1))

plt.subplot(2, 2, 2)
plt.plot(plot_sine(2))

plt.subplot(2, 2, 3)
plt.plot(plot_sine(5))

plt.subplot(2, 2, 4)
plt.plot(plot_sine(30))

plt.tight_layout()
plt.show()

傅立葉變換的應用

傅立葉變換可以將音訊訊號分解成其頻率成分。這個過程使我們能夠分析音訊的頻率特性，並從中提取有用的資訊。

# 定義傅立葉變換函式
def fourier_transform(array):
    X = np.fft.fft(array)
    return X

# 繪製傅立葉變換結果
array = plot_sine(1)
X = fourier_transform(array)
N = len(X)

plt.plot(X)
plt.show()

音訊訊號的分解

透過傅立葉變換，我們可以將音訊訊號分解成其頻率成分。這個過程使我們能夠分析音訊的頻率特性，並從中提取有用的資訊。

# 定義音訊訊號分解函式
def decompose_signal(array):
    X = fourier_transform(array)
    N = len(X)
    
    # 繪製頻率域圖
    plt.plot(X)
    plt.show()
    
    return X

# 分解音訊訊號
array = plot_sine(1) + plot_sine(2) + plot_sine(5)
X = decompose_signal(array)

時頻分析與聲音視覺化

在前面的章節中，我們探討瞭如何使用快速傅立葉變換（FFT）對音訊訊號進行頻率域分析。然而，FFT有一個限制，那就是它只能提供整個訊號的頻率分量，而不能告訴我們訊號在時間上的變化。為瞭解決這個問題，我們可以使用短時傅立葉變換（Short-Time Fourier Transform, STFT），它可以將音訊訊號分成多個時間段，並對每個段進行FFT，從而得到訊號在時間上的頻率變化。

計算頻率 bins

首先，我們需要計算FFT結果對應的頻率bins。假設我們有一個長度為N的音訊訊號，取樣率為sampling_rate，我們可以使用以下公式計算頻率bins：

n = np.arange(N)
T = N / sampling_rate
freq = n / T

繪製振幅譜

接下來，我們可以繪製出訊號的振幅譜。由於FFT結果是對稱的，我們只需要繪製出前半部分的頻率bins。以下程式碼示範瞭如何繪製出前8000個頻率bins的振幅譜：

plt.stem(freq[:8000], np.abs(X[:8000]), "b", markerfmt=" ", basefmt="-b")
plt.xlabel("Frequency (Hz)")
plt.ylabel("Amplitude in Frequency Domain")
plt.show()

時頻分析

雖然FFT可以告訴我們訊號的頻率分量，但是它不能告訴我們訊號在時間上的變化。為瞭解決這個問題，我們可以使用STFT對訊號進行時頻分析。STFT可以將訊號分成多個時間段，並對每個段進行FFT，從而得到訊號在時間上的頻率變化。

以下程式碼示範瞭如何使用librosa函式庫計算STFT並繪製出訊號的時頻圖：

import librosa

# 計算STFT
stft = np.abs(librosa.stft(audio))

# 繪製時頻圖
plt.imshow(librosa.amplitude_to_db(stft, ref=np.max), cmap='inferno', origin='lower')
plt.colorbar(format='%+2.0f dB')
plt.title('Log-frequency power spectrogram')
plt.show()

音訊訊號處理與語音識別

音訊訊號處理是一個複雜的領域，涉及多個步驟，包括訊號轉換、特徵提取和模式識別。在本文中，我們將探討音訊訊號處理的基本概念和語音識別的技術。

音訊訊號轉換

音訊訊號可以透過短時傅立葉變換（STFT）進行轉換，得到時間-頻率譜。時間-頻率譜是一個二維表示，描述了音訊訊號在不同時間和頻率下的能量分佈。

import numpy as np
import librosa

# 載入音訊檔案
array, sampling_rate = librosa.load('audio_file.wav')

# 進行短時傅立葉變換
D = np.abs(librosa.stft(array))

# 將幅度轉換為分貝
S_db = librosa.amplitude_to_db(D, ref=np.max)

# 顯示時間-頻率譜
librosa.display.specshow(S_db, sr=sampling_rate, x_axis="time", y_axis="hz")

語音識別

語音識別是一個複雜的任務，涉及多個步驟，包括音訊訊號處理、特徵提取和模式識別。其中，一種常用的方法是使用轉換器（Transformer）架構。

from transformers import pipeline

# 載入語音識別模型
pipe = pipeline(
    "automatic-speech-recognition",
    model="openai/whisper-small",
    max_new_tokens=200,
)

# 進行語音識別
result = pipe(array)

print(result)

根據編碼器的語音識別

另一種語音識別方法是使用根據編碼器的架構。這種方法涉及使用編碼器對音訊訊號進行特徵提取，然後使用分類別器進行模式識別。

# 進行音訊訊號轉換
S = librosa.feature.melspectrogram(y=array, sr=sampling_rate)

# 將能量譜轉換為分貝
S_dB = librosa.power_to_db(S, ref=np.max)

# 顯示梅爾頻譜
librosa.display.specshow(S_dB, sr=sampling_rate, x_axis="time", y_axis="mel")

模型架構

語音識別模型架構通常涉及多個步驟，包括音訊訊號處理、特徵提取和模式識別。其中，一種常用的方法是使用轉換器（Transformer）架構。

  flowchart TD
    A[音訊訊號] --> B[短時傅立葉變換]
    B --> C[特徵提取]
    C --> D[模式識別]
    D --> E[輸出]

圖表翻譯：

上述流程圖描述了語音識別的基本步驟，包括音訊訊號處理、特徵提取和模式識別。其中，短時傅立葉變換（STFT）是一種常用的音訊訊號轉換方法，特徵提取通常涉及梅爾頻譜的計算，模式識別則使用轉換器（Transformer）架構進行。

語音識別技術與Transformer-Based架構

語音識別是一種將語音轉換為文字的技術，近年來得到了快速發展。其中，Transformer-Based架構在語音識別領域中扮演了重要角色。本文將介紹語音識別技術與Transformer-Based架構的相關概念和應用。

Connectionist Temporal Classification (CTC)

CTC是一種用於語音識別的技術，旨在解決語音訊號與文字之間的時序對齊問題。CTC透過在語音訊號中插入特殊的token（如*和/），以幫助模型學習語音單元之間的邊界和單詞之間的分隔。

語音識別技術正經歷著前所未有的發展，從傳統的語音指令到更複雜的語音理解和生成，應用場景日益豐富。深入剖析語音識別的核心技術，可以發現Transformer-Based架構的應用極大地提升了模型的效能和準確性，尤其在處理長序列語音資料和複雜語音場景方面展現出顯著優勢。然而，目前語音識別技術仍面臨一些挑戰，例如在嘈雜環境下的魯棒性、多語種和方言的支援，以及模型輕量化和低功耗佈署等。對於資源有限的嵌入式裝置或需要實時處理的應用場景，如何平衡模型大小和效能仍需深入研究。展望未來，隨著模型架構的持續最佳化、訓練資料的規模化擴充套件以及多模態技術的融合，語音識別技術將在更廣泛的領域發揮作用，例如更精準的語音助手、實時翻譯、個人化教育等。玄貓認為，語音識別技術的發展將進一步推動人機互動的變革，創造更多便捷和智慧的應用體驗。

玄貓

玄貓

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。