X-Adapter是一个通用升级工具，可以使预训练的插件模块（例如ControlNet、LoRA）直接与升级的文本到图像扩散模型（例如SD-XL）配合使用，无需进一步重新训练。通过训练额外的网络来控制冻结的升级模型，X-Adapter保留旧模型的连接器，并添加可训练的映射层以连接不同版本模型的解码器进行特征重映射。重映射的特征将作为升级模型的引导。为了增强X-Adapter的引导能力，我们采用空文本训练策略。在训练后，我们还引入了两阶段去噪策略，以调整X-Adapter和升级模型的初始潜变量。X-Adapter展示了与各种插件的通用兼容性，并使不同版本的插件能够共同工作，从而扩展了扩散社区的功能。我们进行了大量实验证明，X-Adapter可能在升级的基础扩散模型中有更广泛的应用。