Investigadores de la Universidad KAUST, University College London y Adobe han introducido LooseControl, un modelo innovador que permite el acondicionamiento generalizado de la profundidad para la generación de imágenes basadas en la difusión.
Por lo general, se publican modelos de inteligencia artificial que convierten el 2D en 3D, pero este sistema es diferente.
LooseControl presenta una versión generalizada del acondicionamiento de profundidad para ControlNet.
ControlNet y su papel clave
LooseControl utiliza ControlNet, una red neuronal popular para controlar modelos de difusión, con el objetivo de crear imágenes 2D a partir de un diseño 3D.
En esencia, esto significa que se puede configurar cuadros 3D, definir la posición y tamaño de los objetos, añadir un mensaje de texto, y la IA generará una imagen considerando esta configuración.
Control total sobre la escena y ubicación de objetos
El equipo detrás de LooseControl destaca que permiten el control de límites de escena para especificar escenarios con solo condiciones de contorno, y el control de caja 3D para definir las ubicaciones de diseño de los objetos de destino en lugar de la forma exacta de los objetos.
Con LooseControl, junto con la guía de texto, los usuarios pueden crear entornos complejos, como habitaciones o vistas de calles, especificando solo límites de escena y ubicaciones de objetos principales.
Mecanismos de edición para resultados mejorados
El documento también presenta dos mecanismos de edición.
La edición de cuadros 3D permite refinar imágenes cambiando, añadiendo o eliminando cuadros manteniendo el estilo de la imagen. Simultáneamente, la edición de atributos sugiere posibles direcciones de edición para cambiar aspectos específicos de la escena.
LooseControl: Una herramienta de diseño potencial
Los creadores tienen la convicción de que LooseControl podría convertirse en una herramienta de diseño crucial, facilitando a los usuarios la creación de entornos complejos de manera sencilla.
Para saber mas sobre este proyecto, pueden encontrarlo aquí,
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