AI作画姿态控制超越contorlnet的存在

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人工智能深度学习AI计算机视觉可控人类图像生成稳定扩散模型controlnett2i adapter生成对抗网络变分自动编码器多模态融合人体姿态生成骨架引导热图去噪损失
该技术讨论了可控的人类图像生成(HIG)领域的最新进展,特别聚焦于如何在稳定扩散(SD)模型的基础上,结合ControlNet和T2i Adapter,通过额外的学习分支,提高了人体姿势、身体解析和文本条件下的图像生成能力。着重强调了现有模型面临的挑战,如学习分支的图像特征编辑难度,以及如何强化模型在骨架条件下的生成性能,并减少不一致性。介绍了Human SD模型和其热图去噪损失策略,这种方法在姿态控制和图像质量方面优于现有技术。内容适合对图像生成、计算机视觉和机器学习感兴趣的研究者和开发者。
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