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LooseControl

LooseControl

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。

LooseControl深度条件控制ControlNet图像生成AI绘图Github开源项目
访问官网GitHubHugging Face论文

LooseControl：提升ControlNet实现广义深度条件控制

在Spaces中打开

许可证：MIT PyTorch

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

[项目主页] [论文] [演示 🤗] [权重（3D盒子控制）]

预览图

使用方法

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)

致谢

跨帧注意力机制改编自Text2Video-Zero

引用

@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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