海德堡大学研发新型AI绘画细节控制大师ControlNet-XS

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2023-09-26 01:30:26

海德堡大学研发新型AI绘画细节控制大师ControlNet-XS

近日，海德堡大学计算机视觉实验室研发了新型AI绘画细节控制大师ControlNet-XS。相较于原始ControlNet，ControlNet-XS参数只有1%，但能做到更加精细的细节控制，并且蛋糕口味随意切换。ControlNet-XS的相关论文、预训练模型尚未公布，但研究人员表示其FID分数明显优于ControlNet。此外，研究人员还将控制StableDiffusion-XL和StableDiffusion2.1的代码在不久后开源。

ControlNet-XS的设计原理

ControlNet-XS是从头开始训练的，与基础模型StableDiffusion不同。ControlNet-XS权重的训练过程中，基础模型的权重保持冻结状态。研究人员从基础模型的编码器添加连接到控制编码器，这样校正过程可以更快地适应基础模型的生成过程。然后，研究人员又添加额外的连接到基础模型编码器，直接影响整个生成过程。同时，他们还评估了在ControlNet设置中使用镜像解码架构是否有用。最终，研究人员在COCO2017验证集上，针对Canny边缘引导的三种不同变体与原始的ControlNet进行了FID分数性能评估。结果所有变体都有了显著提升，同时仅使用了原始ControlNet参数的一小部分。

ControlNet-XS的性能表现

研究人员评估了不同大小的控制模型，发现即使参数只有400M、104M和48M，ControlNet-XS的控制效果也很明显。研究人员还评估了491M、55M和14M参数的三个版本的ControlNet-XS控制StableDiffusion的效果，结果表明1.6%的参数（865M）也能够可靠地控制生成过程。

此外，研究人员还给出了深度图和Canny边缘检测图的展示，展现了控制效果的直观表现。但需要注意的是，研究人员设置的每行seed值不同，每列seed值相同。因此，相关论文、代码以及预训练模型公布后，还需要进一步验证其性能和鲁棒性。

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