影像風格遷移（Style Transfer）是一種計算機視覺技術，旨在將一幅影像的風格應用到另一幅影像上，從而生成一幅新影像，該新影像結合了兩幅原始影像的特點，目的是達到一種風格化疊加的效果，本次我們使用Stable-Diffusion結合ControlNet來實現影像風格遷移效果。
安裝ControlNet外掛
首先確保本地已經安裝並且配置好了Stable-Diffusion-Webui服務，關於Stable-Diffusion-Webui，請參見：人工智慧,丹青聖手,全平臺(原生/Docker)構建Stable-Diffusion-Webui的AI繪畫庫教程(Python3.10/Pytorch1.13.0)，這裡不再贅述。
隨後進入專案目錄，啟動Stable-Diffusion-Webui服務：
python3 launch.py
如果是沒有N卡的電腦，就使用cpu模式啟動：
python3 launch.py --skip-torch-cuda-test --upcast-sampling --use-cpu interrogate
選擇外掛(Extensions)選項卡
點選從url安裝，輸入外掛地址：github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet.git
安裝成功後，重啟WebUI介面。
由於ControlNet預設是一層網路，風格化操作我們需要兩層，所以在設定選單(Settings)中，將多層網路設定為2。
設定好之後，下載模型檔案：huggingface.co/webui/ControlNet-modules-safetensors/tree/main
將模型放入 stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet/models目錄
這裡還需要單獨下載一個風格遷移模型，地址是：huggingface.co/TencentARC/T2I-Adapter/blob/main/models/t2iadapter_style_sd14v1.pth
同樣放入stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet/models目錄
至此，Stable-Diffusion-Webui服務的ControlNet外掛就配置好了。
風格遷移
現在，我們開啟ControlNet的第一個圖層，將原始影像的輪廓渲染出來，因為需要保證原始影像的基本形狀。
這裡前處理器選擇head，模型使用ControlNet的head模型即可。
可以看到基本輪廓已經得到了保留，風格化只負責顏色和線條。
隨後配置第二個ControlNet圖層，前處理器選擇t2ia_style-clipvison，模型選擇剛剛下載的t2iadapter_style_sd14v1.pth，預設影像權重為1，先不要動。
接著上傳一張目標風格的圖片，這裡我們選擇文森特梵高的表現主義作品《星空》：
隨後點選Generate按鈕做圖生圖（img2img）操作即可。
過擬合問題（Overfitting）
經過一段時間的本地推理，生成結果如下：
效果並不盡如人意，這也是大多數深度學習入門者會遇到的問題，也就是過擬合問題。
過擬合（Overfitting）是指在訓練模型時，模型過度地學習了訓練資料的特徵和噪聲，從而導致模型在新資料上表現不佳的問題。
通俗地講，過擬合就像是一名學生背誦考試答案，但是他只是死記硬背了考試題目的答案，沒有真正理解題目的本質和解題思路。當他遇到新的考試題目時，由於沒有理解題目的本質和解題思路，他就無法正確回答。
在機器學習中，過擬合的原因是模型複雜度過高，導致模型對訓練資料中的噪聲和特徵都過度追求，並且忽略了資料背後的本質規律和特徵。因此，當模型面對新的資料時，由於沒有真正理解資料的本質規律和特徵，它就無法正確地對新資料進行預測。
說白了，就是對於原始圖的特徵過分追求，從而淡化了目標圖的風格，還記得ControlNet預設權重是1嗎？這裡我們只需要將權重往下調整，比如調成0.8，再次嘗試生成：
效果不錯，既保留了原始圖的大部分細節，又增加了梵高的表現主義風格。
當然了，權重也不能一味地往下調整，否則也會出現欠擬合（Underfitting）問題，整個風格化遷移的過程也可以理解為是一種“調參”的過程。
結語
透過Stable-Diffusion結合ControlNet外掛，我們可以得到一幅新的影像，該影像結合了兩幅原始影像的特點，既具有內容影像的內容，又具有風格影像的風格。影像風格遷移也可以應用於其他的領域，比如電影、遊戲、虛擬現實和動畫創作等等。