# ConrtolNet-LLLite について

## 概要
ConrtolNet-LLLite は、[ConrtolNet](https://github.com/lllyasviel/ControlNet) の軽量版です。LoRA Like Lite という意味で、LoRAに似た構造の軽量なControlNetです。現在はSDXLにのみ対応しています。

## モデル構造
制御用画像（以下conditioning image）を潜在空間に写像するconditioning image embeddingと、U-Netの各モジュールに付与されるLoRA的な構造を持つモジュールを組み合わせたモデルです。詳しくはソースコードを参照してください。

## モデルの学習

### データセットの準備
通常のdatasetに加え、`conditioning_data_dir` で指定したディレクトリにconditioning imageを格納してください。conditioning imageは学習用画像と同じbasenameを持つ必要があります。また、conditioning imageは学習用画像と同じサイズに自動的にリサイズされます。

```toml
[[datasets.subsets]]
image_dir = "path/to/image/dir"
caption_extension = ".txt"
conditioning_data_dir = "path/to/conditioning/image/dir"
```

### 学習
`sdxl_train_lora_control_net.py` を実行してください。`--cond_emb_dim` でconditioning image embeddingの次元数を指定できます。`--network_dim` でLoRA的モジュールのrankを指定できます。その他のオプションは`sdxl_train_network.py`に準じます。

### 推論
`sdxl_gen_img_lora_ctrl_test.py` を実行してください。`--control_net_models` でLLLiteのモデルファイルを指定できます。次元数はモデルファイルから自動取得します。

`--guide_image_path`で推論に用いるconditioning imageを指定してください。なおpreprocessは行われないため、たとえばCannyならCanny処理を行った画像を指定してください（背景黒に白線）。`--control_net_preps`, `--control_net_weights`, `--control_net_ratios` には未対応です。

その他のオプションは`sdxl_gen_img.py`に準じます。