lllyasviel/ControlNet

Давайте контролировать модели диффузии!

Vision⭐ 34 119Python
Открыть на GitHub ↗

Что это за инструмент

ControlNet — это нейросетевая структура, позволяющая контролировать модели генерации изображений (diffusion models) с помощью дополнительных условий, таких как контуры или позы.

Зачем нужен

Инструмент решает задачу точного управления композицией и структурой сгенерированного изображения, не разрушая знания оригинальной модели. Он использует механизм 'zero convolution' и копирует веса, что позволяет обучаться на небольших наборах данных и сохранять оригинальную модель безопасной.

Что можно реализовать

  • Генерация изображений по заданным контурам (Canny edge detection)
  • Создание изображений на основе прямых линий (M-LSD lines)
  • Стилизация и перекрашивание изображений с сохранением деталей (HED Boundary)
  • Генерация по простым наброскам пользователя (Scribbles)
  • Контроль позы персонажей (Openpose)

Ключевые возможности

  • Поддержка 9 режимов контроля через Gradio-приложения
  • Возможность работы с малым объемом VRAM (Low VRAM mode)
  • Безопасность оригинальной модели: веса не переписываются, а дублируются
  • Возможность использования community-моделей через Transferring the ControlNet
  • Наличие ночных сборок (nightly version) ControlNet 1.1

👤 Кому подойдёт: разработчики, исследователи, пользователи Stable Diffusion, интересующиеся точным контролем генерации изображений

Релизы

Релизы ещё не отслежены — появятся после ближайшего опроса.