#条件控制

Chroma是一个创新的蛋白质设计生成模型,结合了扩散建模、等变图神经网络和条件随机场技术。它提供多种蛋白质条件器,用于控制子结构、对称性和形状等,并支持自定义条件器开发。Chroma可高效采样全原子结构,实现骨架序列生成、侧链打包等蛋白质建模任务。在普通GPU上,Chroma能快速生成大型蛋白质复合物,为蛋白质设计领域带来新的可能性。

IP-Adapter-Instruct是一种先进的图像生成技术，融合了自然图像条件和指令提示。这个模型能够高效处理多种任务，包括风格迁移和对象提取，同时保持高质量输出。它克服了传统文本提示在描述图像风格和细节方面的局限性，提供了更精确的图像生成控制。IP-Adapter-Instruct在实际应用中表现出色，为扩散模型的发展提供了新的可能性。

该在线AI图像生成工具采用ControlNet技术，能将简单涂鸦转换为精细图像。支持边缘图、分割图和关键点等多种输入条件。用户只需上传涂鸦并添加描述，即可生成高质量图像。工具主要用于教育和创意领域，有效帮助用户将创意概念可视化。

control_v11p_sd15_softedge是基于ControlNet v1.1的软边缘检测图像控制模型。它能精确控制Stable Diffusion的图像生成过程，支持多种图像处理任务。相比前代模型，优化了训练数据集，提升了边界感知能力，解决了灰度图像过拟合问题，具有更强的鲁棒性。该模型可用于艺术创作、图像编辑等领域，为用户提供更灵活的图像生成控制。

该项目通过ControlNet为扩散模型添加条件输入，专注于动漫风格线条艺术。ControlNet适应性强，能在小数据集上稳健学习特定任务条件。结合Stable Diffusion v1-5，可以提升模型处理边缘图、分割图和关键点的能力，有助于扩展大规模扩散模型的应用。

control_v11p_sd15_inpaint是一款基于ControlNet技术的图像修复工具。它通过精确控制Stable Diffusion等扩散模型，实现高质量的图像修复和编辑。该模型支持边缘图、分割图和关键点等多种输入条件，为图像处理提供多样化的选择。这一工具适用于个人设备和大型计算集群，具有良好的可训练性和易用性。

ControlNet通过引入涂鸦图像等额外输入条件，为预训练的扩散模型提供条件控制，提升其生成能力。即使在训练数据集较少的情况下，该网络仍能保持良好的学习效果。模型支持在个人设备上训练，并可借助计算集群扩展到大规模数据集。此外，Stable Diffusion等扩散模型可与ControlNet结合，增强条件输入灵活性并拓展其应用领域。

ControlNet v1.1 引入涂鸦条件以增强图像生成，修复了先前版本的数据问题，并优化了厚涂鸦处理。通过条件控制，该模型可在Stable Diffusion v1-5上实现多样输入条件，如边缘检测和分割，无需高配置硬件即可便捷地进行快速训练。

ControlNet通过深度估计条件增强了Stable Diffusion等模型，允许在个人设备和高性能集群上进行快速训练，即使数据集较小。开发者Lvmin Zhang与Maneesh Agrawala提出的模型具有灵活性，加强了扩散模型的控制方式，推进应用实现。其多种检查点以不同条件训练，提供精细的生成控制。