通过融合SD+ControlNet等先进技术,并结合多种优化策略,成功实现了AI服饰涂鸦的创新应用。然而,在推进过程中,面临了性能优化、质量控制等挑战,为此,正致力于持续的迭代与改进。
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项目背景与需求
淘宝人生2,作为淘宝旗下的虚拟人装扮类应用,致力于为用户提供充满趣味性的互动体验。其中,AI服饰涂鸦项目便是的一大创新尝试,它允许用户根据个人喜好自行创作生成独特服饰,极大地增强了用户的参与感和成就感。 -
核心技术引领
- Stable Diffusion(SD):基于Latent Diffusion Models的文生图模型,其核心包括VAE、CLIP Text Encoder和U-Net三大模块,为服饰涂鸦提供了强大的生成能力。
- ControlNet:作为一种神经网络架构,它显著增强了SD模型对多种输入条件的支持,大幅提升了生成模型的控制精度和灵活性。
- LoRA:通过Low-Rank Adaptation技术,有效地对SD模型进行微调,既保留了模型的性能,又大幅节省了算力资源。
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生图服务的高效部署
基于diffusers库进行了深度定制开发,构建了一个符合业务需求的SD生图框架。框架内,ControlNet和LoRA模型作为可插拔模块,实现了动态加载,极大地提升了服务的灵活性和扩展性。同时,采用内存-显存LRU队列策略,有效管理多个底模型,确保了资源的合理利用。此外,通过服务端任务队列与算法机器轮询拉取相结合的方式,实现了高效的负载均衡,确保了服务的稳定与高效。