UniControl

UniControl 是由 Salesforce 研究团队开发的一种通用控制框架，旨在提升扩散模型在生成图像时的灵活性与可控性。该项目托管在 GitHub 上，地址为：https://github.com/salesforce/UniControl。UniControl 允许用户通过多种输入形式（如边缘图、深度图、语义分割图、姿态图等）对图像生成过程进行精确控制，从而实现高质量、符合用户意图的图像生成。

UniControl 的核心优势在于其“统一性”和“通用性”——它能够支持多种控制信号，并在同一个模型中进行联合训练，从而实现跨任务的泛化能力。用户只需提供一个或多个控制条件，UniControl 即可基于这些条件生成符合预期的图像内容。这一能力对于图像编辑、内容创作、虚拟现实、游戏开发等领域具有重要意义，能够显著提升生成图像的可控性与一致性，降低图像生成的试错成本。

此外，UniControl 的设计具有良好的扩展性，支持研究人员在其基础上进行进一步的改进与应用拓展，推动扩散模型在多模态控制方向的发展。

使用示例：

要使用 UniControl，首先需要从 GitHub 仓库克隆代码并安装相关依赖。以下是基本的使用步骤：

1. 安装依赖：
“`bash
pip install -r requirements.txt
“`

2. 下载预训练模型：
在 GitHub 页面中提供的模型链接下载 UniControl 模型权重，并放置在指定目录中。

3. 准备控制信号输入：
准备一张边缘图、深度图或语义分割图等作为控制输入。

4. 运行推理脚本：
“`bash
python inference.py –input_image path_to_control_image –prompt “a realistic red car”
“`

5. 查看生成结果：
生成的图像将保存在指定输出目录中，用户可根据提示查看结果。

整个过程简单直观，适合研究人员和开发者快速上手并集成到自己的项目中。

UniControl 是一种支持多种控制信号输入的统一图像生成框架，提升扩散模型的可控性与生成质量。

image generation, diffusion model, control signal, AI art