【扩散模型（十）】IP-Adapter 源码详解 4 - 训练细节、具体训了哪些层？

系列文章目录

• 【扩散模型（一）】中介绍了 Stable Diffusion 可以被理解为重建分支（reconstruction branch）和条件分支（condition branch）
• 【扩散模型（二）】IP-Adapter 从条件分支的视角，快速理解相关的可控生成研究
• 【扩散模型（三）】IP-Adapter 源码详解1-训练输入 介绍了训练代码中的 image prompt 的输入部分，即 img projection 模块。
• 【扩散模型（四）】IP-Adapter 源码详解2-训练核心（cross-attention）详细介绍 IP-Adapter 训练代码的核心部分，即插入 Unet 中的、针对 Image prompt 的 cross-attention 模块。
• 【扩散模型（五）】IP-Adapter 源码详解3-推理代码 详细介绍 IP-Adapter 推理过程代码。
• 【可控图像生成系列论文（四）】IP-Adapter 具体是如何训练的？1公式篇
• 【扩散模型（六）】IP-Adapter 是如何训练的？2 源码篇（IP-Adapter Plus）
• 【扩散模型（九）】IP-Adapter 与 IP-Adapter Plus 的具体区别是什么？

通过前面的系列文章，很清楚要训练的就是 image_proj_model（或者对于 plus 来说是 resampler） 和 adapter_modules 两块。

而 image_proj_model 这块比较简单，原码如下所示

    # freeze parameters of models to save more memory
    unet.requires_grad_(False)
    vae.requires_grad_(False)
    text_encoder.requires_grad_(False)
    image_encoder.requires_grad_(False)
    
    #ip-adapter
    image_proj_model = ImageProjModel(
        cross_attention_dim=unet.config.cross_attention_dim,
        clip_embeddings_dim=image_encoder.config.projection_dim,
        clip_extra_context_tokens=4,
    )

adapter_modules 分为两类

1. AttnProcessor 对应 self attention
2. IPAttnProcessor 对应 cross attention

按理说 self attention 对应的 AttnProcessor 应该不会被训练，但是 training = True，便让人非常费解。

进一步查看 AttnProcessor2_0 和 IPAttnProcessor2_0 后，就清楚了，因为从 AttnProcessor2_0 的构造函数（init）中并没有参数，就算是 trianing = True 也并不影响训练，实际训练的模块还是 IPAttnProcessor2_0 构造函数中的 to_k_ip 和 to_v_ip 两层 linear！

class AttnProcessor2_0(torch.nn.Module):
    r"""
    Processor for implementing scaled dot-product attention (enabled by default if you're using PyTorch 2.0).
    """

    def __init__(
        self,
        hidden_size=None,
        cross_attention_dim=None,
    ):
        super().__init__()
        if not hasattr(F, "scaled_dot_product_attention"):
            raise ImportError("AttnProcessor2_0 requires PyTorch 2.0, to use it, please upgrade PyTorch to 2.0.")

    def __call__(
...

class IPAttnProcessor2_0(torch.nn.Module):
    r"""
    Attention processor for IP-Adapater for PyTorch 2.0.
    Args:
        hidden_size (`int`):
            The hidden size of the attention layer.
        cross_attention_dim (`int`):
            The number of channels in the `encoder_hidden_states`.
        scale (`float`, defaults to 1.0):
            the weight scale of image prompt.
        num_tokens (`int`, defaults to 4 when do ip_adapter_plus it should be 16):
            The context length of the image features.
    """

    def __init__(self, hidden_size, cross_attention_dim=None, scale=1.0, num_tokens=4):
        super().__init__()

        if not hasattr(F, "scaled_dot_product_attention"):
            raise ImportError("AttnProcessor2_0 requires PyTorch 2.0, to use it, please upgrade PyTorch to 2.0.")

        self.hidden_size = hidden_size
        self.cross_attention_dim = cross_attention_dim
        self.scale = scale
        self.num_tokens = num_tokens

        self.to_k_ip = nn.Linear(cross_attention_dim or hidden_size, hidden_size, bias=False)
        self.to_v_ip = nn.Linear(cross_attention_dim or hidden_size, hidden_size, bias=False)

    def __call__(

总结

1. IP-Adapter 训的就是 image_proj_model（或者对于 plus 来说是 resampler） 和 adapter_modules 两块。
2. 在 adapter_modules 中，实际只训了 IPAttnProcessor2_0 的 to_k_ip 和 to_v_ip。
3. adapter_modules 是在每个有含有 cross attention 的 unet block 里进行的替换，如下图所示。