字节提出ControlNet++：更强更可控的图像生成框架！通过高效的一致性反馈改进条件控制。

文章预览

你有多久没更新你的ControlNet了？字节带着ControlNet++来了！ ControlNet++是一种改进的 ControlNet 模型， 通过显式优化生成图像和条件控制之间的像素级循环一致性来改进可控生成。 目前提供了如下模型：Lineart、Depth、Segmentation、SoftEdge（Hed）、Canny。 (a)在相同的输入图像条件和文本提示下 (b)提取的ControlNet++生成的图像条件与输入更一致 相关链接 主页：https://liming-ai.github.io/ControlNet_Plus_Plus 论文：https://arxiv.org/abs/2404.0798 Demo：https://huggingface.co/spaces/limingcv/ControlNet-Plus-Plus 论文阅读 ControlNet++: 用有效的一致性反馈改进条件控制 摘要 为了增强文本对图像扩散模型的可控性，现有的方法有如ControlNet Incorporated基于图像的条件来进行控制。在本文中，我们揭示了现有方法在生成与图像条件控件保持一致的图像时仍面临重大挑战。为此，我们提出了ControlNet ++，这 ………………………………