【可控图像生成系列论文(五)】ControlNet 和 IP-Adapter 之间的区别有哪些?

系列文章目录

  • 【可控图像生成系列论文(一)】 简要介绍了 MimicBrush 的整体流程和方法;
  • 【可控图像生成系列论文(二)】 就MimicBrush 的具体模型结构训练数据纹理迁移进行了更详细的介绍。
  • 【可控图像生成系列论文(三)】介绍了一篇相对早期(2018年)的可控字体艺术化工作。
  • 【可控图像生成系列论文(四)】介绍了 IP-Adapter 具体是如何训练的?

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  • 一、条件输入
  • 二、控制 vs 适应


一、条件输入

在这里插入图片描述

  • 在 ControlNet 中,由于通过残差连接(红框的部分)将输入直接添加到 SD Decoder Block 中,以便在训练深度神经网络时防止梯度消失问题。

    • 为了进行这种直接相加操作,条件输入和基础输入(输出)的维度必须相同
    • 如果条件输入和基础输入的像素尺寸不同,则无法进行这种简单的相加操作。
  • IP-Adapter 通常通过一种适配器模块来实现,该模块能够动态调整生成模型的参数或特征,以适应不同的输入条件。条件输入则大小的限制。

  • 下图左边是 IP-Adapter,条件输入可以和基础输入、最终输出的大小不一致。

  • 下图右边是 ControlNet,条件输入需要和最终输出的大小保持 pixel-level 的一致。

在这里插入图片描述

二、控制 vs 适应

  • ControlNet 专注于在生成过程中提供明确的控制和引导。

    • ControlNet 通过残差连接将条件输入与基础输入相结合,实现精细控制。
  • IP-Adapter 专注于增强生成模型对不同输入条件的适应性和鲁棒性。

    • IP-Adapter 则通过插入适配器模块来动态调整模型参数或特征,实现输入条件的适应性。

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