3.1 ControlNet 3.2 ControlNet用于文本到图像扩散: 3.3 训练 实验 结论 结语 传统的文本到图像模型往往在精确表达复杂布局、姿势、形状和形态方面受限,特别是当这些要求必须通过简单的文本提示来传达时。为了解决这一挑战,提出了一种名为ControlNet的神经网络结构,它旨在为大型预训练文本到图像扩散模型提供条件控制。Con...
原始的DDPM虽然在生成图片的细节上非常惊艳,但是却无法可控的生成图片,后面自然有一系列工作去改进这个部分,ControlNet就是其中一个工作,具体而言,ControlNet能够在给定的简单图像 A(比如物体的黑白轮廓图,…
第一篇最佳论文奖「Adding Conditional Control to Text-to-Image Diffusion Models」,来自斯坦福。 这篇论文提出了一种名叫ControlNet的模型,只需给预训练扩散模型增加一个额外的输入,就能控制它生成的细节。 这里的输入可以是各种类型,包括草图、边缘图像、语义分割图像、人体关键点特征、霍夫变换检测直线、深度图、...
ControlNet论文的第一作者Lvmin Zhang,目前是斯坦福博士生,除了ControlNet以外,包括Style2Paints、以及Fooocus等著名作品也出自他之手。 论文地址: https://arxiv.org/abs/2302.05543 第二篇论文「Passive Ultra-Wideband Single-Photon lmaging」,来自多伦多大学。 这篇论文被评选委员会称之为“在主题(topic)上最令人...
论文表明,像Stable Diffusion这样的大型扩散模型可以用ControlNet来增强,以支持像边缘map、分割map、关键点等条件输入。这将丰富大型扩散模型的控制方法,并进一步促进相关应用: https://github.com/lllyasviel/ControlNet 背景 随大型文本到图像模型的出现,生成视觉效果生动的图像只需要用户输入一个简短的描述性提示文本(...
ControlNet、SAM等热门论文获奖，ICCV 2023论文奖项公布本文通过实验展示了这种异步成像机制的潜力：（1）对由以截然不同的速度运行的光源（灯泡、投影仪、多个脉冲激光器）同时照明的场景进行成像，而无需同步，（2） 被动非视距视频采集；(3) 记录超宽带视频，稍后可以以 30 Hz 的速度播放以显示日常运动，但也可以...
【新智元导读】ICCV 2023全部奖项已经公布,有两篇获得最佳论文,一篇来自斯坦福大学的研究者的ControlNet获得ICCV 2023马尔奖(最佳论文);另一篇来自多伦多大学。最佳学生论文奖由康奈尔大学、谷歌研究院和UC伯克利的研究者获得。大名鼎鼎的「Segment Anything」获得最佳论文提名。
ControlNet、SAM等热门论文获奖,ICCV 2023论文奖项公布本文通过实验展示了这种异步成像机制的潜力:(1)对由以截然不同的速度运行的光源(灯泡、投影仪、多个脉冲激光器)同时照明的场景进行成像,而无需同步,(2) 被动非视距视频采集;(3) 记录超宽带视频,稍后可以以 30 Hz 的速度播放以显示日常运动,但也可以慢十亿倍...
【新智元导读】ICCV 2023全部奖项已经公布,有两篇获得最佳论文,一篇来自斯坦福大学的研究者的ControlNet获得ICCV 2023马尔奖(最佳论文);另一篇来自多伦多大学。最佳学生论文奖由康奈尔大学、谷歌研究院和UC伯克利的研究者获得。大名鼎鼎的「Segment Anything」获得最佳论文提名。
ControlNet 是一种对文本生成图像的优化方法。比如:生成 AI 画作时,画面中人体的形态,面部表情都难以精准控制,ControlNet 基于图生图的操作方式,从另一图中提取对应元素,用于新图像的生成,大幅提升了人对大模型的控制力。 具体方法是调整网络结构,基于预训练的扩散模型,根据新输入的描述和指定任务对应的条件进一步训练...