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在复刻黏土风图生成中学习(2) — ControlNet / IPAdapter / instantID
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原文中文，约4900字，阅读约需12分钟。
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内容提要
ControlNet是一种神经网络架构，通过添加引导图片来控制图像生成过程。它可以用于黏土风格的图像生成，准确控制生成图像的轮廓结构。文章详细解释了ControlNet的原理、网络架构、训练过程和消融实验的结果。
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关键要点
- ControlNet是一种神经网络架构，通过添加引导图片控制图像生成过程。
- ControlNet可以用于黏土风格的图像生成，准确控制生成图像的轮廓结构。
- ControlNet通过额外的引导图片输入（如边缘图、姿态图等）来实现对图像生成的精确引导。
- ControlNet的网络架构包括冻结SD原网络参数，并通过零卷积连接encoder和decoder。
- 训练过程包括准备训练数据、前向传播、损失函数计算和反向传播。
- 消融实验显示ControlNet架构在不同情况下的效果优于其他简单架构。
- ControlNet的设计确保了训练初期对原网络无影响，并逐步调节以保持高质量生成能力。
- ControlNet需要接收文本提示作为输入，以确保生成内容与用户输入一致。
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