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EasyControl:讓DiT模型擁有ControlNet般強大操控,支持吉卜力畫風轉換

在人工智能繪畫領域,擴散模型(Diffusion Model)正經歷從基於Unet架構向基於Transformer架構(DiT)的轉變。然而,DiT生態系統在插件支持、效率以及多條件控制等方面仍面臨挑戰。近日,由Xiaojiu-z領銜的團隊推出了名爲EasyControl的創新框架,旨在爲DiT模型提供高效且靈活的條件控制能力,猶如爲DiT模型裝上了強大的“ControlNet”。EasyControl的核心優勢EasyControl並非簡單的模型疊加,而是一套經過精心設計的統一條件DiT框架。其核心優勢在於通過引入輕量級的條件注入LoRA模塊(Condition Injection LoRA mod

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基於SDXL-Turbo的文本到圖像生成模型,結合了LCM(Latent Consistency Models)和LoRA(Low-Rank Adaptation)技術,實現快速高質量的圖像生成。

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