DynamicControl

什麼是DynamicControl ？

DynamicControl是一個透過動態組合不同控制訊號來增強文字到影像擴散模型的框架。它支援自適應選擇不同數量和類型的條件，提高影像合成的可靠性和細節。該框架使用具有預訓練條件生成和判別模型的雙環控制器來產生初始真實分數排名。然後，它使用多模態大語言模型 (MLLM) 優化這些排名，以建立高效的條件評估器。 DynamicControl聯合優化 MLLM 和擴散模型，利用 MLLM 的推理功能來增強多條件文字到影像任務。

誰可以使用DynamicControl ？

DynamicControl非常適合從事影像生成工作的研究人員和開發人員，特別是那些在文字到影像任務中需要更高精確度和控制的人員。它為處理複雜的多條件場景和潛在衝突提供了新的解決方案，使其適合需要高品質和高度控制影像的使用者。

範例場景：

研究人員可以使用DynamicControl產生特定風格的影像，例如風景或肖像。

開發人員可以優化其圖像生成應用程序，以滿足各種用戶需求和條件。

教育機構可以使用DynamicControl作為教學工具來示範控制訊號如何影響影像產生過程。

主要特點：

雙環控制器：使用預訓練模型產生初始真實分數排名。

條件評估器：根據雙環控制器的分數排名最佳化條件順序。

多條件文字到圖像任務：透過 MLLM 和擴散模型的聯合最佳化來增強控制。

並行多控制適配器：學習動態視覺條件特徵圖並將其整合以調節 ControlNet。

自適應條件選擇：根據類型和數量動態選擇條件，提高影像合成的可靠性和細節。

增強控制：透過動態條件選擇和特徵圖學習改進對生成影像的控制。

入門教學：

1. 造訪DynamicControl專案頁面，了解其背景和功能。

2.下載並安裝所需的預訓練模型和判別模型。

3. 根據專案文件設定雙環控制器和狀態評估器。

4. 使用 MLLM 最佳化特定影像產生任務的條件排序。

5. 將排序後的條件輸入到平行多控制適配器中以學習特徵圖。

6. 調整 ControlNet 以產生具有所需屬性的影像。

7. 根據結果微調條件和參數以優化影像生成。