Keskeiset käsitteet
ControlNetは、不明瞭なマスクを適切に解釈し、高い信頼性で画像生成を行うための新しい手法を提案します。
Tiivistelmä
この論文では、ControlNetのコアトレイトであるコンターフォロー能力に焦点を当てています。不明瞭なマスクが引き起こす問題や提案された新しい手法について詳細に分析しています。具体的な実験結果や視覚的な例も示されており、提案された手法の効果が示されています。
Tilastot
ControlNet-m0は26.83のCLIP-Scoreと18.65のFIDを達成
ControlNet-m∞は26.86のCLIP-Scoreと16.35のFIDを達成
提案手法は26.87のCLIP-Scoreと14.25のFIDを達成
Lainaukset
"ControlNet tends to preserve contours for spatial controllable generation over multi-modal control inputs."
"Inexplicit masks cause catastrophic degradation of image fidelity and realism."
"Our method excels in understanding object orientations and shapes according to inexplicit masks."