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将条件控制添加到文本到图像扩散模型

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ControlNET允许您控制经过验证的大扩散模型,以支持其他输入条件。 ControlNet以端到端的方式学习特定于任务的条件,即使训练数据集很小(<50k),学习也很强。此外,训练控制网与对扩散模型进行微调一样快,并且该模型可以在个人设备上进行培训。另外,如果有强大的计算簇可用,则该模型可以扩展到大量(数十亿至数十亿)数据。我们报告说,可以使用ControlNets增强大型扩散模型(稳定扩散](https://gpt3demo.com/apps/stable-diffusion),以启用条件输入,例如边缘地图,分段图,键盘等。控制大扩散模型并进一步促进相关应用的方法。 原文: ControlNet allows you to control pretrained large diffusion models to support additional input conditions. The ControlNet learns task-specific conditions in an end-to-end way, and the learning is robust even when the training dataset is small (< 50k). Moreover, training a ControlNet is as fast as fine-tuning a diffusion model, and the model can be trained on a personal devices. Alternatively, if powerful computation clusters are available, the model can scale to large amounts (millions to billions) of data. We report that large diffusion models like [Stable Diffusion](https://gpt3demo.com/apps/stable-diffusion) can be augmented with ControlNets to enable conditional inputs like edge maps, segmentation maps, keypoints, etc. This may enrich the methods to control large diffusion models and further facilitate related applications.

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