\quad ControlNet的提出: 本文介绍了ControlNet,这是一个端到端的神经网络架构,用于学习大型预训练文本到图像扩散模型(实现中使用Stable Diffusion)的条件控制。ControlNet通过锁定模型的参数,并制作其编码层的可训练副本,保持了大型模型的质量和能力。这种架构将大型预训练模型视为学习多样化条件控制的强大骨干。
本文给大家分享 Stable Diffusion 的基础能力:ControlNet 之图片提示。 这篇故事的主角是 IP-Adapter,它的全称是 Text Compatible Image Prompt Adapter for Text-to-Image Diffusion Models,翻译成中文就是:…
ControlNet: Adding Conditional Control to Text-to-Image Diffusion Modelslink 时间:23.11 机构:StandfordTL;DR提出ControlNet算法模型,用来给一个预训练好的text2image的diffusion model增加空间条件控制信息。作者尝试使用5w-1M的edges/depth/segmentation/pose等信息训练ControlNet,都能得到比较好的生成效果。为下游文...
这篇故事的主角是 IP-Adapter,它的全称是 Text Compatible Image Prompt Adapter for Text-to-Image Diffusion Models,翻译成中文就是:用于文本到图像扩散模型的文本兼容图像提示适配器,名字很长很拗口,我们只要记住四个字就行了:图像提示,如果还觉得长,那就两个字:垫图。记不住也没关系,下面我会带大家一步步体...
ControlNet: Adding Conditional Control to Text-to-Image Diffusion Models paper https://arxiv.org/abs/2302.05543 code https://github.com/lllyasviel/ControlNet ControlNet pose examples Abstract 除了text-prompt文本提示作为输入,还增加了其它控制条件作为输入(文本+图像作为输入) ...
Controlnet的介绍 1. 论文信息 标题：Adding Conditional Control to Text-to-Image Diffusion Models 作者：Lvmin Zhang, Maneesh Agrawala 原文链接：https://arxiv.org/pdf/2302.05543.pdf 代码链接：https://github.com/lllyasviel/ControlNet 2. 引言 大型文本到图像模型的存在让人们意识到人工智能的巨大潜力...
Text-to-Image diffusion models have made tremendous progress over the past two years, enabling the generation of highly realistic images based on open-domain text descriptions. However, despite their success, text descriptions often struggle to adequately convey detailed co...
Uni-ControlNet: All-in-One Control to Text-to-Image Diffusion Models paper https://arxiv.org/abs/2305.16322 code https://github.com/ShihaoZhaoZSH/Uni-ControlNet image Abstract 文本提示难以实现细节控制,即使文本很长很复杂 Uni-ControlNet同时利用局部控制(图像条件)和全局控制(图像字符嵌入),且只需要...
Stable Diffusion基础:ControlNet之图像提示(垫图) 本文给大家分享 Stable Diffusion 的基础能力:ControlNet 之图片提示。 这篇故事的主角是 IP-Adapter,它的全称是 Text Compatible Image Prompt Adapter for Text-to-Image Diffusion Models,翻译成中文就是:用于文本到图像扩散模型的文本兼容图像提示适配器,名字很长...
论文作者的思路更加类似于《 Plug-and-Play Diffusion Features for Text-Driven Image-to-Image Translation 》这篇论文的思路。即对于一张模型生成的图片,其 UNet 的 decoder 一定已经包含了其生成的一些空间信息,语义信息等。直接抽取 decoder 相关的特征,添加到当前的生成能够影响当前生成的布局语义等。这是笔者觉...