Stable Diffusion【ControlNet】：ControlNet的IP-Adapter预处理器：SD垫图实现

import torch
from torch import nn
from einops import rearrange
 
class ControlNet(nn.Module):
    """
    ControlNet模块用于控制SD垫图的生成过程。
    """
    def __init__(self, image_embedding, text_embedding, timestep_embedding, control_code_dim, num_layers, num_heads, ff_dim, dropout):
        super().__init__()
        self.image_embedding = image_embedding
        self.text_embedding = text_embedding
        self.timestep_embedding = timestep_embedding
        # 其他参数省略...
 
    def forward(self, image, text, timesteps):
        # 将输入的图像和文本进行嵌入
        image_emb = self.image_embedding(image)
        text_emb = self.text_embedding(text)
        timestep_emb = self.timestep_embedding(timesteps)
        # 将三维嵌入转换为二维，并拼接
        control_code = torch.cat((rearrange(image_emb, 'b c h w -> b (c h w)'), text_emb, timestep_emb), dim=1)
        # 进行其他的ControlNet操作...
        return control_code
 
# 示例：
# 假设image_embedding, text_embedding, timestep_embedding已经定义好，control_code_dim, num_layers, num_heads, ff_dim, dropout已知
controlnet_model = ControlNet(image_embedding, text_embedding, timestep_embedding, control_code_dim, num_layers, num_heads, ff_dim, dropout)
# 输入示例
image = torch.randn(1, 3, 256, 256)  # 假设输入图像大小为256x256
text = torch.randint(0, 1000, (1, 25))  # 假设文本长度为25个词
timesteps = torch.linspace(0, 1, 100)  # 假设时间步骤为100个
# 前向传播
control_code = controlnet_model(image, text, timesteps)

这个代码示例展示了如何初始化ControlNet模块，并将图像、文本和时间步骤嵌入作为输入进行处理，生成控制代码。这是Stable Diffusion模型中ControlNet的一个核心组件。