論文の概要: Adding Conditional Control to Text-to-Image Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.05543v3
• Date: Sun, 26 Nov 2023 22:26:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-30 17:07:34.543135
• Title: Adding Conditional Control to Text-to-Image Diffusion Models
• Title（参考訳）: テキスト・画像拡散モデルへの条件制御の追加
• Authors: Lvmin Zhang and Anyi Rao and Maneesh Agrawala
• Abstract要約: 大規模で事前訓練されたテキスト-画像拡散モデルに空間条件制御を追加するニューラルネットワークアーキテクチャであるControlNetを提案する。 ControlNetはプロダクション対応の大規模な拡散モデルをロックし、数十億のイメージで事前訓練されたディープで堅牢なエンコーディング層を強力なバックボーンとして再利用して、さまざまな条件付きコントロールを学ぶ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.98427255384245
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present ControlNet, a neural network architecture to add spatial conditioning controls to large, pretrained text-to-image diffusion models. ControlNet locks the production-ready large diffusion models, and reuses their deep and robust encoding layers pretrained with billions of images as a strong backbone to learn a diverse set of conditional controls. The neural architecture is connected with "zero convolutions" (zero-initialized convolution layers) that progressively grow the parameters from zero and ensure that no harmful noise could affect the finetuning. We test various conditioning controls, eg, edges, depth, segmentation, human pose, etc, with Stable Diffusion, using single or multiple conditions, with or without prompts. We show that the training of ControlNets is robust with small (<50k) and large (>1m) datasets. Extensive results show that ControlNet may facilitate wider applications to control image diffusion models.
• Abstract（参考訳）: 大規模で事前訓練されたテキスト-画像拡散モデルに空間条件制御を追加するニューラルネットワークアーキテクチャであるControlNetを提案する。 controlnetはプロダクション対応の大規模拡散モデルをロックし、数十億のイメージでトレーニングされた深層で堅牢なエンコーディング層を強力なバックボーンとして再利用して、さまざまな条件付きコントロールのセットを学ぶ。 ニューラル・アーキテクチャは「ゼロ畳み込み」(ゼロ初期化畳み込み層)と接続され、パラメータを徐々にゼロから成長させ、有害なノイズが微調整に影響を与えないようにする。 条件付制御,例えばエッジ,エッジ,深さ,セグメンテーション,人間のポーズ等を,プロンプトの有無にかかわらず,単一または複数条件を用いて安定した拡散でテストする。 ControlNetsのトレーニングは、小さな (50k) と大きな (>1m) データセットで堅牢であることを示す。 画像拡散モデルを制御するため,コントロールネットは広い範囲の応用を促進する可能性がある。

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