Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
OpenPose
Система обнаружения позы тела в реальном времени, которая извлекает ключевые точки суставов, используется как условие для моделей диффузии для генерации изображений с соблюдением точной позы человека.
Canny Edge Detection
Многоэтапный алгоритм обнаружения краев, который идентифицирует сильные изменения интенсивности в изображении, служащий в качестве карты пространственного контроля для моделей диффузии для сохранения геометрических структур.
Scribble Map
Условие контроля в виде простых эскизов или грубых линий, которые направляют композицию и базовые формы изображения, сгенерированного моделью диффузии.
Depth Map
2D-представление информации о 3D-глубине сцены, где каждый пиксель кодирует свое расстояние от опорной плоскости, используется для контроля перспективы и пространственного расположения при генерации.
MLSD (Mobile Line Segment Detector)
Детектор отрезков линий, оптимизированный для мобильных устройств, который извлекает линейные структуры из изображения, служит условием для сохранения архитектуры и перспектив при генерации.
HED (Holistically-Nested Edge Detection)
Метод обнаружения краев, основанный на глубоких нейронных сетях, который захватывает иерархические структуры объектов, обеспечивая более семантический контроль, чем традиционные детекторы краев.
T2I-Adapter (Text-to-Image Adapter)
Легкий модуль, который соединяет условия пространственного контроля с моделями диффузии текст-изображение, позволяя точный контроль при сохранении исходных возможностей генерации модели.
Reference-Only Control
Техника контроля, которая использует эталонное изображение только для извлечения характеристик без прямого изменения структуры, сохраняя композицию при передаче стиля.
ControlLoRA
Комбинация ControlNet с архитектурой LoRA (Low-Rank Adaptation), обеспечивающая эффективное условное управление с минимальным количеством обучаемых параметров.
SparseCtrl
Метод управления, использующий разреженные условия (ключевые точки, ограничивающие рамки) для направления генерации, предлагающий более легкую альтернативу плотным картам управления.
UniControl
Унифицированный фреймворк, позволяющий одновременное управление множественными условиями (текст, поза, глубина и т.д.) в одной модели диффузии, устраняя необходимость в отдельном обучении.
ControlNet-XS
Чрезвычайно легкий вариант ControlNet, который использует менее 1% исходных параметров, поддерживая при этом сопоставимые характеристики управления.
Multi-ControlNet
Архитектура, позволяющая одновременное применение нескольких условий управления (например, поза + глубина + стиль) для многомерного направления генерации изображений.
ControlNet Preprocessor
Модуль обработки, который преобразует необработанные входы (изображения, эскизы) в нормализованные карты управления, совместимые с латентным пространством модели диффузии.
Control Weight
Настраиваемый параметр, определяющий относительное влияние условия управления по сравнению с текстовым запросом в процессе генерации модели диффузии.