Основные понятия
Verbesserung der Kontrolle von ControlNet über unklare Masken durch eine Shape-aware ControlNet-Struktur.
Аннотация
Das Paper untersucht die Konturverfolgungsfähigkeit von ControlNet und präsentiert eine neue Methode, Shape-aware ControlNet, um die Interpretation unklarer Masken zu verbessern. Es zeigt die Auswirkungen von unklaren Masken auf die Bildqualität und die Lösungen zur Anpassung der Konturverfolgungsfähigkeit.
- ControlNet kann Konturen präzise verfolgen, aber unklare Masken führen zu Artefakten.
- Shape-aware ControlNet nutzt einen Deteriorationsschätzer und eine Shape-Prior-Modulationsblock, um die Konturverfolgungsfähigkeit anzupassen.
- Experimente zeigen die Wirksamkeit von Shape-aware ControlNet bei der Interpretation unklarer Masken.
Статистика
ControlNet excels at creating content that closely matches precise contours in user-provided masks.
Extensive experiments prove its effectiveness in encouraging ControlNet to interpret inaccurate spatial conditions robustly rather than blindly following the given contours.
The deterioration estimator assesses the deterioration factor of the provided masks.
Our method adapts ControlNet to more flexible conditions like scribbles.
Цитаты
"ControlNet tends to preserve contours for spatial controllable generation over multi-modal control inputs, where green denotes recalled contours and blue denotes missing ones."
"Extensive experiments prove its effectiveness in encouraging ControlNet to interpret inaccurate spatial conditions robustly rather than blindly following the given contours."