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IP-Adapter 的任务与设计原理
背景：IP-Adapter 的任务是什么？
IP-Adapter 的核心目标是：
在文本引导合成的扩散模型（如 Stable Diffusion）中，同时引入图像引导信息（比如图像风格、结构、布局）来提升多模态控制能力。
但问题来了：
Stable Diffusion 是 text-to-image 预训练的，它的 UNet 中的 attention 机制默认是专门"听文本"的。
❌ 简单拼接图文 embedding 的问题
如果直接把图像和文本的 embedding 拼接在一起当作 cross attention 的 key 和 value：
[ C L S t e x t , . . . , C L S i m a g e , . . . ] → 一起喂给 UNet 进行 cross-attention [CLS_{text}, ..., CLS_{image}, ...] \rightarrow \text{一起喂给 UNet 进行 cross-attention} [CLStext,...,CLSimage,...]→一起喂给 UNet 进行 cross-attention
那么就会遇到这些问题：
-
模型更偏向文本
因为模型在预训练时只见过 text condition，它习惯于从文本中提取语义。
图像 embedding 没受过训练，被当"噪声"忽略或误用。 -
细粒度图像控制失败
图像的结构或风格难以体现，最终图像生成仍然被文本主导。
✅ 解耦 Cross-Attention 的设计动机
Decoupled Cross Attention 的核心做法是：
不混合图像和文本的 embedding，而是分别做两个 Cross Attention，再将输出结果融合。
操作步骤：
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让 UNet latent 分别与图像 embedding 和文本 embedding 做 cross attention：
z i m g = CrossAttention ( l a t e n t , i m a g e c o n d ) z_{img} = \text{CrossAttention}(latent, image_{cond}) zimg=CrossAttention(latent,imagecond)
z t x t = CrossAttention ( l a t e n t , t e x t c o n d ) z_{txt} = \text{CrossAttention}(latent, text_{cond}) ztxt=CrossAttention(latent,textcond) -
然后再相加或融合：
z = z i m g + z t x t z = z_{img} + z_{txt} z=zimg+ztxt
好处：
- ✅ 不争抢注意力资源：图像和文本分别获取表达，不相互干扰。
- ✅ 充分表达图像引导细节：图像信息不会被文本淹没。
- ✅ 保留原始结构：不改变 UNet 的输入接口，只是换了 attention 的处理方式。
总结
IP-Adapter 使用解耦的 cross attention是为了克服 Stable Diffusion 强烈的文本偏向性，避免简单拼接 embedding 导致图像条件被忽视。通过分别建模 latent 对图像和文本的注意力，确保图像条件能提供更细粒度、更有效的控制信号。