概述
ControlNet 是一个附加组件，可为图像生成模型提供精确的结构控制，让您可以通过边缘、姿势、深度图或涂鸦来控制输出。它将文本到图像从老虎机变成了可控的设计工具。
ControlNet 属于计算机视觉工作流程，可解释或生成视觉媒体以进行分析、操作和创造力。
深入探讨
ControlNet 由 Lvmin 张 及其同事于 2023 年推出，它附加到像稳定扩散这样的预训练扩散模型，而无需重新训练整个模型。它将扩散 U-Net 的编码器块克隆为可训练的副本，然后通过零初始化卷积层（零卷积）将该副本连接回冻结的原始数据。这些零转换一开始没有效果，因此训练从原始模型的行为开始，并逐渐学习注入调节。调节是空间图：Canny 边缘图像、OpenPose 骨架、深度图、分割掩模或粗略草图。结果是生成的图像遵循控制图的结构，而文本提示设置样式和内容，为艺术家提供可靠、可重复的布局。
技术洞察
定义的技巧是零卷积。由于连接层的权重初始化为零，ControlNet 分支最初不添加任何内容，因此模型与训练开始时的原始模型相同。这可以防止新层注入的有害噪声，并使微调即使在小数据集上也能保持稳定。梯度流入零转换并逐渐打开调节路径，安全地学习结构控制。
掌握控制网络
ControlNet 是一个附加组件，可为图像生成模型提供精确的结构控制，让您可以通过边缘、姿势、深度图或涂鸦来控制输出。它将文本到图像从老虎机变成了可控的设计工具。 ControlNet 属于计算机视觉工作流程，可解释或生成视觉媒体以进行分析、操作和创造力。为了建立深入的理解，请将 ControlNet 视为一个操作模型，而不是一个单一功能：定义期望的结果，澄清假设，并将系统可以可靠地执行的操作与仍需要专家判断的操作分开。
在实践中，使用 ControlNet 的强大团队可以平衡准确性与数据质量、照明差异和标签一致性等操作现实。他们记录明确的成功标准，根据实际数据和工作流程进行测试，并根据观察到的失败模式而不是一次性基准测试胜利进行迭代。这就是理论理解转变为跨产品、政策和运营的持久能力的地方。
视觉人工智能可以大规模自动化检查、检测和标记任务。同时，如果出处不明，肖像权和同意可能会成为法律风险。最具弹性的方法是将实验速度与治理规则结合起来：运行试点、捕获证据、发布决策日志，并随着模型行为、用户期望和监管要求的发展不断更新保障措施。
战略影响
视觉人工智能可以大规模自动化检查、检测和标记任务。
视觉人工智能可以大规模自动化检查、检测和标记任务。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
创意团队可以通过更少的手动修改更快地构建概念原型。
创意团队可以通过更少的手动修改更快地构建概念原型。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
操作可以使用以前难以处理的图像和视频信号。
操作可以使用以前难以处理的图像和视频信号。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
现实世界的实施
使用 OpenPose 骨架锁定角色的准确姿势，同时通过提示更换服装和背景
使用 Canny 边缘贴图重新设计建筑照片，同时保留其精确的建筑线条
将粗糙的手绘涂鸦变成概念艺术和故事板的精美插图
应用深度图，以便生成的场景尊重产品渲染和室内设计模型的 3D 布局
实施模式
ControlNet 实践
使用 OpenPose 骨架锁定角色的准确姿势，同时通过提示更改服装和背景。
使用 OpenPose 骨架锁定角色的精确姿势，同时通过提示更改服装和背景 当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并跟踪一段时间内的生产力增益和错误成本时，通常会获得更好的结果。
ControlNet 实践
使用 Canny 边缘贴图重新设计建筑照片，同时保留其精确的建筑线条。
使用 Canny 边缘图重新设计建筑照片，同时保留其精确的建筑线条 当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并跟踪一段时间内的生产力提升和错误成本时，通常会获得更好的结果。
ControlNet 实践
将粗糙的手绘涂鸦变成概念艺术和故事板的精美插图。
将粗糙的手绘涂鸦变成概念艺术和故事板的精美插图当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并随着时间的推移跟踪生产力增益和错误成本时，通常会获得更好的结果。
ControlNet 实践
应用深度图，以便生成的场景尊重产品渲染和室内设计模型的 3D 布局。
应用深度图，以便生成的场景尊重产品渲染和室内设计模型的 3D 布局。当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并随着时间的推移跟踪生产力增益和错误成本时，通常会获得更好的结果。
风险与防护栏
如果出处不明，肖像权和同意可能会成为法律风险。
模型性能可能因光照、人口统计和环境的不同而有所不同。
除非监控置信阈值，否则误报可能会被忽视。
实施路线图
定义精确度、召回率和错误成本的接受标准。
定义精确度、召回率和错误成本的接受标准。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
使用符合实际生产条件的数据进行测试。
使用符合实际生产条件的数据进行测试。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
为低置信度或高影响力的预测添加人工审核。
为低置信度或高影响力的预测添加人工审核。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
跟踪模型漂移并在相机或数据集更改后重新验证。
跟踪模型漂移并在相机或数据集更改后重新验证。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。