
通用深度条件生成控制技术
LooseControl是一种提升ControlNet能力的深度条件生成控制技术,实现了更通用的深度条件控制。该开源项目提供UI界面和Python API,支持基于粗略深度图的图像生成和风格保持编辑。LooseControl适用于多种场景,为计算机视觉和图像生成领域提供了新的研究方向。
这是我们论文的官方代码仓库:
LooseControl:提升ControlNet实现广义深度条件控制
Shariq Farooq Bhat、Niloy J. Mitra、Peter Wonka
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git clone https://github.com/shariqfarooq123/LooseControl && cd LooseControl
启动用户界面:
gradio app.py
或通过Python API使用:
from loosecontrol import LooseControlNet lcn = LooseControlNet("shariqfarooq/loose-control-3dbox") boxy_depth = ... prompt = "沙漠中的雪人照片" negative_prompt = "模糊,文字,说明,低质量,低分辨率,低解析度,噪点,丑陋" gen_image_1 = lcn(prompt, negative_prompt=negative_prompt, control_image=boxy_depth)
保持风格的编辑:
# 固定"风格"并进行编辑 # 编辑 'boxy_depth' -> 'boxy_depth_edited' lcn.set_cf_attention() gen_image_edited = lcn.edit(boxy_depth, boxy_depth_edited, prompt, negative_prompt=negative_prompt)
跨帧注意力机制改编自Text2Video-Zero
@misc{bhat2023loosecontrol, title={LooseControl: Lifting ControlNet for Generalized Depth Conditioning}, author={Shariq Farooq Bhat and Niloy J. Mitra and Peter Wonka}, year={2023}, eprint={2312.03079}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.CV} }


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