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ControlNet

什么是ControlNet

ControlNet是一种用于控制扩散模型生成结果的网络结构。该结构可以将边缘图，结构图等信息注入扩散模型，从而能够对生成结果进行更为精细的控制。

ControlNet是怎么实现的

在模型结构方面，其大致结构如下图所示，左侧的neural network block可以认为就是diffusion模型，右侧的controlnet则是复制了前者训练好的权重，并添加零卷积（即零初始化的卷积）构成。在训练时，冻结原始权重，仅训练复制出来的权重，以保证模型原本学到的知识不会被破坏掉。同时，由于添加了零卷积（即零初始化的卷积），刚开始训练时ControlNet对输出结果没有任何影响，随着训练逐步进行才开始逐渐施加影响，这也使得训练过程变得更加平滑。

上图仅为简单示意图，在最初的，使用unet为主要网络结构的diffusion中，其完整结构如下所示：

可以看到，左侧就是一个简单的stable diffusion，右侧则是ControlNet。值得注意的是，ControlNet编码器部分就是简单的复制diffusion的编码器，ControlNet解码器则是全部零卷积层。这么做的原因同上，不再赘述。

随着 DiT (Diffusion Transformer) 结构逐步替换掉了unet，它与后者结构的不同也带来了一些适配上的问题。ControlNet 的核心在于通过一个额外的、可训练的网络分支来处理条件输入（如边缘图、深度图等），并将其信息注入到原始扩散模型的相应层中，以控制生成图像的空间结构。

然而，DiT 没有 U-Net 那样明确的编码器-解码器结构和跳跃连接，它将图像处理为序列化的 patches，并通过 Transformer blocks 进行全局和局部的交互。 因此，U-Net 时代 ControlNet 直接复制编码器层并利用跳跃连接的方式，无法直接或高效地应用于 DiT。

目前，并没有一个像原始 ControlNet 论文那样被广泛认可的标准方法来定义 DiT 的 ControlNet。 社区和研究人员正在探索多种不同的适配方案。这些方法通常涉及设计 专门的模块或策略 来处理条件信息，并将其 注入或集成到 DiT 模型的不同 Transformer blocks 中。具体的注入方式可能有所不同，例如通过 注意力机制的调制、特征的残差相加，或者使用轻量级的适配器（如 LoRA） 等。由于缺乏一个标准的定义和实现，当前针对 DiT 的条件控制结构呈现多样性。

简而言之，DiT 的 ControlNet 是在 Transformer 架构下重新思考和实现的条件控制机制，其目标与 U-Net ControlNet 相同，但具体的技术路径和结构设计需要适应 DiT 的特性，并且目前还在发展演变中。