論文の概要: Minimal Impact ControlNet: Advancing Multi-ControlNet Integration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.01672v1
• Date: Mon, 02 Jun 2025 13:41:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-04 21:47:34.409285
• Title: Minimal Impact ControlNet: Advancing Multi-ControlNet Integration
• Title（参考訳）: Minimal Impact ControlNet: Multi-ControlNet統合の強化
• Authors: Shikun Sun, Min Zhou, Zixuan Wang, Xubin Li, Tiezheng Ge, Zijie Ye, Xiaoyu Qin, Junliang Xing, Bo Zheng, Jia Jia,
• Abstract要約: 現在のControlNetトレーニングでは、各コントロールは画像のすべての領域に影響を与えるように設計されている。 無声制御信号は、関連する領域におけるテクスチャの発生を抑制することができる。 この問題に対処するために,ミニマル・インパクト・コントロールネットを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.40147040893738
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: With the advancement of diffusion models, there is a growing demand for high-quality, controllable image generation, particularly through methods that utilize one or multiple control signals based on ControlNet. However, in current ControlNet training, each control is designed to influence all areas of an image, which can lead to conflicts when different control signals are expected to manage different parts of the image in practical applications. This issue is especially pronounced with edge-type control conditions, where regions lacking boundary information often represent low-frequency signals, referred to as silent control signals. When combining multiple ControlNets, these silent control signals can suppress the generation of textures in related areas, resulting in suboptimal outcomes. To address this problem, we propose Minimal Impact ControlNet. Our approach mitigates conflicts through three key strategies: constructing a balanced dataset, combining and injecting feature signals in a balanced manner, and addressing the asymmetry in the score function's Jacobian matrix induced by ControlNet. These improvements enhance the compatibility of control signals, allowing for freer and more harmonious generation in areas with silent control signals.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルの発展に伴い、高画質で制御可能な画像生成、特に制御ネットに基づく1つまたは複数の制御信号を利用する方法への需要が高まっている。 しかし、現在のコントロールネットトレーニングでは、各制御は画像のすべての領域に影響を与えるように設計されており、現実的な応用において、異なる制御信号が画像の異なる部分を管理することが期待されるときに、コンフリクトを引き起こす可能性がある。 境界情報を持たない領域は、サイレント制御信号と呼ばれる低周波信号を表すことが多い。 複数のコントロールネットを組み合わせることで、これらのサイレントコントロール信号は、関連する領域におけるテクスチャの発生を抑えることができ、結果として準最適結果をもたらす。 この問題に対処するため,Minimal Impact ControlNetを提案する。 提案手法は,バランスのとれたデータセットの構築,バランスのとれた特徴信号の合成と注入,制御ネットによって誘導されるスコア関数のヤコビ行列の非対称性への対処という,3つの重要な戦略を通じて競合を緩和する。 これらの改良により、制御信号の互換性が向上し、サイレント制御信号を持つ領域において、より自由で調和した生成が可能になる。

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