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GraphControl: 为图领域迁移学习的通用图预训练模型添加条件控制
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
ControlNet是一种神经网络框架，可控制大型预训练扩散模型以支持额外的输入条件。该模型可以以端到端的方式学习任务特定条件，并且学习具有鲁棒性。
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关键要点
- ControlNet是一种神经网络框架，用于控制大型预训练扩散模型。
- 该模型支持额外的输入条件，并能够以端到端的方式学习任务特定条件。
- ControlNet具有鲁棒性，即使在小于50k的训练数据集上也能有效学习。
- 训练ControlNet的速度与调整扩散模型的速度相同，可以在个人设备上进行训练。
- ControlNet也可以在强大的计算集群上进行训练，适用于大量数据。
- 控制网络可以与大型扩散模型结合使用，支持边缘地图、分割地图、关键点等条件输入。
- ControlNet的应用促进了相关技术的发展。
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