ControlNet是一种通过添加额外条件来控制扩散模型的神经网络结构,是AI图像生成的游戏规则改变者。它为稳定扩散带来了前所未有的控制水平。
ControlNet的革命性之处在于它解决了空间一致性问题。以前根本没有有效的方法来告诉AI模型要保留输入图像的哪些部分,ControlNet通过引入一种方法来改变这一点,使稳定扩散模型能够使用额外的输入条件来告诉模型应该做什么
ControlNet是一种通过添加额外条件来控制扩散模型的神经网络结构,是AI图像生成的游戏规则改变者。它为稳定扩散带来了前所未有的控制水平。
ControlNet的革命性之处在于它解决了空间一致性问题。以前根本没有有效的方法来告诉AI模型要保留输入图像的哪些部分,ControlNet通过引入一种方法来改变这一点,使稳定扩散模型能够使用额外的输入条件来告诉模型应该做什么
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VALL-E一种用于文本到语音合成 (TTS) 的语言建模方法。具体来说,我们使用从现成的神经音频编解码器模型派生的离散代码来训练神经编解码器语言模型(称为 VALL-E),并将 TTS 视为条件语言建模任务,而不是像以前的工作那样连续信号回归。
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