ControlNet
拡散モデルに空間調整を追加するニューラル ネットワーク アーキテクチャにより、生成された画像構造の正確な制御が可能になります。
ControlNet を使用すると、ユーザーはエッジ マップ、深度マップ、ポーズ スケルトン、セグメンテーション マスクなどの構造参照を使用して AI 画像生成をガイドできます。 ControControlNet は、構成をテキスト プロンプトのみに依存するのではなく、テキスト プロンプトがスタイルとコンテンツを制御しながら、空間レイアウトを定義するコンディショニング イメージです。ポーズ スケルトンにより、生成されたキャラクターが特定の体の位置に一致することが保証されます。深度マップは、シーンの 3 次元レイアウトを保存します。エッジ マップは、特定の構造の詳細を維持します。この構造の正確さと生成の柔軟性の組み合わせにより、テキストのみからランダムな構成を生成するのではなく、特定の構成要件を満たすプロ品質の結果が可能になります。
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