登峰造极,师出造化,Pytorch人工智能AI图像增强框架ControlNet绘画实践,基于Python3.10

人工智能太疯狂，传统劳动力和内容创作平台被AI枪毙，弃尸尘埃。并非空穴来风，也不是危言耸听，人工智能AI图像增强框架ControlNet正在疯狂地改写绘画艺术的发展进程，你问我绘画行业未来的样子？我只好指着ControlNet的方向。本次我们在M1/M2芯片的Mac系统下，体验人工智能登峰造极的绘画艺术。

    本地安装和配置ControlNet

    ControlNet在HuggingFace训练平台上也有体验版，请参见： https://huggingface.co/spaces/hysts/ControlNet，但由于公共平台算力有限，同时输入参数也受到平台的限制，一次只能训练一张图片，不能让人开怀畅饮。

    为了能和史上最伟大的图像增强框架ControlNet一亲芳泽，我们选择本地搭建ControlNet环境，首先运行Git命令拉取官方的线上代码：

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git clone https://github.com/lllyasviel/ControlNet.git

    拉取成功后，进入项目目录：

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cd ControlNet

    由于Github对文件大小有限制，所以ControlNet的训练模型只能单独下载，模型都放在HuggingFace平台上：https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet/tree/main/models，需要注意的是，每个模型的体积都非常巨大，达到了5.71G，令人乍舌。

    下载好模型后，需要将其放到ControlNet的models目录中：

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├── models
│   ├── cldm_v15.yaml
│   ├── cldm_v21.yaml
│   └── control_sd15_canny.pth

    这里笔者下载了control_sd15_canny.pth模型，即放入models目录中，其他模型也是一样。

    随后安装运行环境，官方推荐使用conda虚拟环境，安装好conda后，运行命令激活虚拟环境即可：

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conda env create -f environment.yaml
conda activate control

    但笔者查看了官方的environment.yaml配置文件：

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name: control
channels:
  - pytorch
  - defaults
dependencies:
  - python=3.8.5
  - pip=20.3
  - cudatoolkit=11.3
  - pytorch=1.12.1
  - torchvision=0.13.1
  - numpy=1.23.1
  - pip:
      - gradio==3.16.2
      - albumentations==1.3.0
      - opencv-contrib-python==4.3.0.36
      - imageio==2.9.0
      - imageio-ffmpeg==0.4.2
      - pytorch-lightning==1.5.0
      - omegaconf==2.1.1
      - test-tube>=0.7.5
      - streamlit==1.12.1
      - einops==0.3.0
      - transformers==4.19.2
      - webdataset==0.2.5
      - kornia==0.6
      - open_clip_torch==2.0.2
      - invisible-watermark>=0.1.5
      - streamlit-drawable-canvas==0.8.0
      - torchmetrics==0.6.0
      - timm==0.6.12
      - addict==2.4.0
      - yapf==0.32.0
      - prettytable==3.6.0
      - safetensors==0.2.7
      - basicsr==1.4.2

    一望而知，Python版本是老旧的3.8，Torch版本1.12并不支持Mac独有的Mps训练模式。

    同时，Conda环境也有一些缺点：

    环境隔离可能会导致一些问题。虽然虚拟环境允许您管理软件包的版本和依赖关系，但有时也可能导致环境冲突和奇怪的错误。

    Conda环境可以占用大量磁盘空间。每个环境都需要独立的软件包副本和依赖项。如果需要创建多个环境，这可能会导致磁盘空间不足的问题。

    软件包可用性和兼容性也可能是一个问题。Conda环境可能不包含某些软件包或库，或者可能不支持特定操作系统或硬件架构。

    在某些情况下，Conda环境的创建和管理可能会变得复杂和耗时。如果需要管理多个环境，并且需要在这些环境之间频繁切换，这可能会变得困难。

    所以我们也可以用最新版的Python3.10来构建ControlNet训练环境，编写requirements.txt文件：

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pytorch==1.13.0
gradio==3.16.2
albumentations==1.3.0
opencv-contrib-python==4.3.0.36
imageio==2.9.0
imageio-ffmpeg==0.4.2
pytorch-lightning==1.5.0
omegaconf==2.1.1
test-tube>=0.7.5
streamlit==1.12.1
einops==0.3.0
transformers==4.19.2
webdataset==0.2.5
kornia==0.6
open_clip_torch==2.0.2
invisible-watermark>=0.1.5
streamlit-drawable-canvas==0.8.0
torchmetrics==0.6.0
timm==0.6.12
addict==2.4.0
yapf==0.32.0
prettytable==3.6.0
safetensors==0.2.7
basicsr==1.4.2

    随后，运行命令：

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pip3 install -r requirements.txt

    至此，基于Python3.10来构建ControlNet训练环境就完成了，关于Python3.10的安装，请移玉步至：一网成擒全端涵盖，在不同架构(Intel x86/Apple m1 silicon)不同开发平台(Win10/Win11/Mac/Ubuntu)上安装配置Python3.10开发环境，这里不再赘述。

    修改训练模式(Cuda/Cpu/Mps)

    ControlNet的代码中将训练模式写死为Cuda，CUDA是NVIDIA开发的一个并行计算平台和编程模型，因此不支持NVIDIA GPU的系统将无法运行CUDA训练模式。

    除此之外，其他不支持CUDA训练模式的系统可能包括：

    没有安装NVIDIA GPU驱动程序的系统

    没有安装CUDA工具包的系统

    使用的NVIDIA GPU不支持CUDA（较旧的GPU型号可能不支持CUDA）    

    没有足够的GPU显存来运行CUDA训练模式（尤其是在训练大型深度神经网络时需要大量显存）

    需要注意的是，即使系统支持CUDA，也需要确保所使用的机器学习框架支持CUDA，否则无法使用CUDA进行训练。

    我们可以修改代码将训练模式改为Mac支持的Mps，请参见：闻其声而知雅意,M1 Mac基于PyTorch(mps/cpu/cuda)的人工智能AI本地语音识别库Whisper(Python3.10)，这里不再赘述。

    如果代码运行过程中，报下面的错误：

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RuntimeError: Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available() is False. If you are running on a CPU-only machine, please use torch.load with map_location=torch.device('cpu') to map your storages to the CPU.

    说明当前系统不支持cuda模型，需要修改几个地方，以项目中的gradio_canny2image.py为例子，需要将gradio_canny2image.py文件中的cuda替换为cpu，同时修改/ControlNet/ldm/modules/encoders/modules.py文件，将cuda替换为cpu，修改/ControlNet/cldm/ddim_hacked.py文件，将cuda替换为cpu。至此，训练模式就改成cpu了。

    开始训练

    修改完代码后，直接在终端运行gradio_canny2image.py文件：

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python3 gradio_canny2image.py

    程序返回：

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➜  ControlNet git:(main) ✗ /opt/homebrew/bin/python3.10 "/Users/liuyue/wodfan/work/ControlNet/gradio_cann
y2image.py"
logging improved.
No module 'xformers'. Proceeding without it.
/opt/homebrew/lib/python3.10/site-packages/pytorch_lightning/utilities/distributed.py:258: LightningDeprecationWarning: `pytorch_lightning.utilities.distributed.rank_zero_only` has been deprecated in v1.8.1 and will be removed in v2.0.0. You can import it from `pytorch_lightning.utilities` instead.
  rank_zero_deprecation(
ControlLDM: Running in eps-prediction mode
DiffusionWrapper has 859.52 M params.
making attention of type 'vanilla' with 512 in_channels
Working with z of shape (1, 4, 32, 32) = 4096 dimensions.
making attention of type 'vanilla' with 512 in_channels
Loaded model config from [./models/cldm_v15.yaml]
Loaded state_dict from [./models/control_sd15_canny.pth]
Running on local URL:  http://0.0.0.0:7860

To create a public link, set `share=True` in `launch()`.

    此时，在本地系统的7860端口上会运行ControlNet的Web客户端服务。

    访问 http://localhost:7860，就可以直接上传图片进行训练了。

    这里以本站的Logo图片为例子：

https://v3u.cn/v3u/Public/js/editor/attached/20230226150207_87844.png

    通过输入引导词和其他训练参数，就可以对现有图片进行扩散模型的增强处理，这里的引导词的意思是：红宝石、黄金、油画。训练结果可谓是言有尽而意无穷了。

    除了主引导词，系统默认会添加一些辅助引导词，比如要求图像品质的best quality, extremely detailed等等，完整代码：

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from share import *
import config

import cv2
import einops
import gradio as gr
import numpy as np
import torch
import random

from pytorch_lightning import seed_everything
from annotator.util import resize_image, HWC3
from annotator.canny import CannyDetector
from cldm.model import create_model, load_state_dict
from cldm.ddim_hacked import DDIMSampler


apply_canny = CannyDetector()

model = create_model('./models/cldm_v15.yaml').cpu()
model.load_state_dict(load_state_dict('./models/control_sd15_canny.pth', location='cpu'))
model = model.cpu()
ddim_sampler = DDIMSampler(model)


def process(input_image, prompt, a_prompt, n_prompt, num_samples, image_resolution, ddim_steps, guess_mode, strength, scale, seed, eta, low_threshold, high_threshold):
    with torch.no_grad():
        img = resize_image(HWC3(input_image), image_resolution)
        H, W, C = img.shape

        detected_map = apply_canny(img, low_threshold, high_threshold)
        detected_map = HWC3(detected_map)

        control = torch.from_numpy(detected_map.copy()).float().cpu() / 255.0
        control = torch.stack([control for _ in range(num_samples)], dim=0)
        control = einops.rearrange(control, 'b h w c -> b c h w').clone()

        if seed == -1:
            seed = random.randint(0, 65535)
        seed_everything(seed)

        if config.save_memory:
            model.low_vram_shift(is_diffusing=False)

        cond = {"c_concat": [control], "c_crossattn": [model.get_learned_conditioning([prompt   ', '   a_prompt] * num_samples)]}
        un_cond = {"c_concat": None if guess_mode else [control], "c_crossattn": [model.get_learned_conditioning([n_prompt] * num_samples)]}
        shape = (4, H // 8, W // 8)

        if config.save_memory:
            model.low_vram_shift(is_diffusing=True)

        model.control_scales = [strength * (0.825 ** float(12 - i)) for i in range(13)] if guess_mode else ([strength] * 13)  # Magic number. IDK why. Perhaps because 0.825**12<0.01 but 0.826**12>0.01
        samples, intermediates = ddim_sampler.sample(ddim_steps, num_samples,
                                                     shape, cond, verbose=False, eta=eta,
                                                     unconditional_guidance_scale=scale,
                                                     unconditional_conditioning=un_cond)

        if config.save_memory:
            model.low_vram_shift(is_diffusing=False)

        x_samples = model.decode_first_stage(samples)
        x_samples = (einops.rearrange(x_samples, 'b c h w -> b h w c') * 127.5   127.5).cpu().numpy().clip(0, 255).astype(np.uint8)

        results = [x_samples[i] for i in range(num_samples)]
    return [255 - detected_map]   results


block = gr.Blocks().queue()
with block:
    with gr.Row():
        gr.Markdown("## Control Stable Diffusion with Canny Edge Maps")
    with gr.Row():
        with gr.Column():
            input_image = gr.Image(source='upload', type="numpy")
            prompt = gr.Textbox(label="Prompt")
            run_button = gr.Button(label="Run")
            with gr.Accordion("Advanced options", open=False):
                num_samples = gr.Slider(label="Images", minimum=1, maximum=12, value=1, step=1)
                image_resolution = gr.Slider(label="Image Resolution", minimum=256, maximum=768, value=512, step=64)
                strength = gr.Slider(label="Control Strength", minimum=0.0, maximum=2.0, value=1.0, step=0.01)
                guess_mode = gr.Checkbox(label='Guess Mode', value=False)
                low_threshold = gr.Slider(label="Canny low threshold", minimum=1, maximum=255, value=100, step=1)
                high_threshold = gr.Slider(label="Canny high threshold", minimum=1, maximum=255, value=200, step=1)
                ddim_steps = gr.Slider(label="Steps", minimum=1, maximum=100, value=20, step=1)
                scale = gr.Slider(label="Guidance Scale", minimum=0.1, maximum=30.0, value=9.0, step=0.1)
                seed = gr.Slider(label="Seed", minimum=-1, maximum=2147483647, step=1, randomize=True)
                eta = gr.Number(label="eta (DDIM)", value=0.0)
                a_prompt = gr.Textbox(label="Added Prompt", value='best quality, extremely detailed')
                n_prompt = gr.Textbox(label="Negative Prompt",
                                      value='longbody, lowres, bad anatomy, bad hands, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality')
        with gr.Column():
            result_gallery = gr.Gallery(label='Output', show_label=False, elem_id="gallery").style(grid=2, height='auto')
    ips = [input_image, prompt, a_prompt, n_prompt, num_samples, image_resolution, ddim_steps, guess_mode, strength, scale, seed, eta, low_threshold, high_threshold]
    run_button.click(fn=process, inputs=ips, outputs=[result_gallery])


block.launch(server_name='0.0.0.0')

    其他的模型，比如gradio_hed2image.py，它可以保留输入图像中的许多细节，适合图像的重新着色和样式化的场景：

    还记得AnimeGANv2模型吗：神工鬼斧惟肖惟妙，M1 mac系统深度学习框架Pytorch的二次元动漫动画风格迁移滤镜AnimeGANv2 Ffmpeg(图片 视频)快速实践，之前还只能通过统一模型滤镜进行转化，现在只要修改引导词，我们就可以肆意地变化出不同的滤镜，人工智能技术的发展，就像发情的海，汹涌澎湃。

    结语

    “人类嘛时候会被人工智能替代呀？”

    “就是现在！就在今天！”

    就算是达芬奇还魂，齐白石再生，他们也会被现今的人工智能AI技术所震撼，纵横恣肆的笔墨，抑扬变化的形态，左右跌宕的心气，焕然飞动的神采！历史长河中这一刻，大千世界里这一处，让我们变得疯狂！

    最后奉上修改后的基于Python3.10的Cpu训练版本的ControlNet，与众亲同飨：https://github.com/zcxey2911/ControlNet_py3.10_cpu_NoConda

python pytorch 人工智能 神经网络

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