

Controlnet++
簡介 :
ControlNet++是一種新型的文本到圖像擴散模型,通過顯式優化生成圖像與條件控制之間的像素級循環一致性,顯著提高了在各種條件控制下的可控性。它通過使用預訓練的判別性獎勵模型來提取生成圖像的對應條件,並優化輸入條件控制與提取條件之間的一致性損失。此外,ControlNet++引入了一種高效的獎勵策略,通過向輸入圖像中添加噪聲來擾動圖像,然後使用單步去噪圖像進行獎勵微調,避免了與圖像採樣相關的大量時間和內存成本。
需求人群 :
適用於圖像生成、藝術創作、設計等領域,特別是在需要高度可控性的場景中。
使用場景
根據文本提示生成具有特定風格或主題的圖像
在設計中快速迭代和測試不同的視覺效果
藝術創作中實現個性化和創意的視覺效果
產品特色
文本到圖像的生成
圖像條件控制
像素級循環一致性優化
判別性獎勵模型提取條件
高效獎勵策略
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