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Dynamiccontrol
Dynamiccontrol
目标受众为图像生成领域的研究人员和开发者，特别是那些需要在文本到图像任务中实现更高精度和控制力的用户。DynamicControl通过自适应条件选择和多模态大型语言模型的应用，提供了一种新的解决方案，以应对多条件处理的复杂性和潜在冲突，适合
AI模型图片生成#文本到图像#扩散模型#条件控制#图像合成#机器学习普通产品开源
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简介
DynamicControl是一个用于提升文本到图像扩散模型控制力的框架。它通过动态组合多样的控制信号，支持自适应选择不同数量和类型的条件，以更可靠和详细地合成图像。该框架首先使用双循环控制器，利用预训练的条件生成模型和判别模型，为所有输入条件生成初始真实分数排序。然后，通过多模态大型语言模型（MLLM）构建高效条件评估器，优化条件排序。DynamicControl联合优化MLLM和扩散模型，利用MLLM的推理能力促进多条件文本到图像任务，最终排序的条件输入到并行多控制适配器，学习动态视觉条件的特征图并整合它们以调节ControlNet，增强对生成图像的控制。
截图
产品特色
双循环控制器：利用预训练模型为输入条件生成初始真实分数排序。
条件评估器：基于双循环控制器的分数排名优化条件顺序。
多条件文本到图像任务：联合优化MLLM和扩散模型，提升控制力。
并行多控制适配器：学习动态视觉条件的特征图并整合以调节ControlNet。
自适应条件选择：根据不同条件和类型动态选择，提高图像合成的可靠性和细节。
增强控制力：通过动态条件选择和特征图学习，增强对生成图像的控制。
使用教程
1. 访问DynamicControl项目页面，了解项目背景和功能。
2. 下载并安装所需的预训练模型和判别模型。
3. 根据项目文档，设置双循环控制器和条件评估器。
4. 利用MLLM优化条件排序，以适应特定的图像生成任务。
5. 将排序后的条件输入到并行多控制适配器中，学习特征图。
6. 通过调节ControlNet，生成具有所需属性的图像。
7. 根据生成结果，调整条件和参数，以优化图像生成效果。
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