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# ConrtolNet-LLLite について
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## 概要
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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からインスピレーションを得た構造を持つ、軽量なControlNetです。現在はSDXLにのみ対応しています。
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## サンプルの重みファイルと推論
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こちらにあります: https://huggingface.co/kohya-ss/controlnet-lllite
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ComfyUIのカスタムノードを用意しています。: https://github.com/kohya-ss/ControlNet-LLLite-ComfyUI
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生成サンプルはこのページの末尾にあります。
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## モデル構造
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ひとつのLLLiteモジュールは、制御用画像（以下conditioning image）を潜在空間に写像するconditioning image embeddingと、LoRAにちょっと似た構造を持つ小型のネットワークからなります。LLLiteモジュールを、LoRAと同様にU-NetのLinearやConvに追加します。詳しくはソースコードを参照してください。
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推論環境の制限で、現在はCrossAttentionのみ（attn1のq/k/v、attn2のq）に追加されます。
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## モデルの学習
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### データセットの準備
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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。
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```toml
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[[datasets.subsets]]
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image_dir = "path/to/image/dir"
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caption_extension = ".txt"
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conditioning_data_dir = "path/to/conditioning/image/dir"
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```
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現時点の制約として、random_cropは使用できません。
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### 学習
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スクリプトで生成する場合は、`sdxl_train_control_net_lllite.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`に準じますが、`--network_module`の指定は不要です。
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conditioning image embeddingの次元数は、サンプルのCannyでは32を指定しています。LoRA的モジュールのrankは同じく64です。対象とするconditioning imageの特徴に合わせて調整してください。
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（サンプルのCannyは恐らくかなり難しいと思われます。depthなどでは半分程度にしてもいいかもしれません。）
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### 推論
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スクリプトで生成する場合は、`sdxl_gen_img.py` を実行してください。`--control_net_lllite_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。
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`--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。
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## サンプル
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Canny
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