使用场景

研究人员使用DynamicControl生成特定风格的图像，如风景画或人物肖像。

开发者利用DynamicControl框架优化其图像生成应用，以适应不同的用户需求和条件。

教育机构使用DynamicControl作为教学工具，展示如何通过控制信号影响图像生成过程。

产品特色

双循环控制器：利用预训练模型为输入条件生成初始真实分数排序。

条件评估器：基于双循环控制器的分数排名优化条件顺序。

多条件文本到图像任务：联合优化MLLM和扩散模型，提升控制力。

并行多控制适配器：学习动态视觉条件的特征图并整合以调节ControlNet。

自适应条件选择：根据不同条件和类型动态选择，提高图像合成的可靠性和细节。

增强控制力：通过动态条件选择和特征图学习，增强对生成图像的控制。

使用教程

1. 访问DynamicControl项目页面，了解项目背景和功能。

2. 下载并安装所需的预训练模型和判别模型。

3. 根据项目文档，设置双循环控制器和条件评估器。

4. 利用MLLM优化条件排序，以适应特定的图像生成任务。

5. 将排序后的条件输入到并行多控制适配器中，学习特征图。

6. 通过调节ControlNet，生成具有所需属性的图像。

7. 根据生成结果，调整条件和参数，以优化图像生成效果。