ControlNet là gì?
ControlNet là một mô hình mạng nơ-ron (neural network) được phát triển để tăng cường khả năng kiểm soát cho các mô hình khuếch tán lớn (large diffusion models) như Stable Diffusion. Nó cho phép người dùng các điều kiện đầu vào bổ sung, từ đó ảnh hưởng đến quá trình tạo ảnh, tạo ra kết quả chính xác và chi tiết hơn so với việc chỉ sử dụng text prompt (gợi ý bằng văn bản).
ControlNet hoạt động như thế nào?
Về cơ bản, ControlNet hoạt động bằng cách “khóa” và sao chép các lớp encoder của một mô hình khuếch tán (như Stable Diffusion). Cấu trúc của nó bao gồm:
- “Locked” Copy (Bản sao bị khóa): ControlNet tạo một bản sao của các lớp encoder từ mô hình gốc (ví dụ: Stable Diffusion). Các trọng số (weights) trong bản sao này được “khóa,” nghĩa là chúng không thay đổi trong quá trình huấn luyện ControlNet. Điều này đảm bảo rằng kiến thức và khả năng tổng quát hóa đã học được của mô hình gốc được bảo toàn.
- Trainable Copy (Bản sao có thể huấn luyện): ControlNet cũng tạo một bản sao khác của các lớp encoder. Bản sao này có thể huấn luyện được, nghĩa là các trọng số của nó sẽ được cập nhật trong quá trình huấn luyện ControlNet.
- “Zero Convolution” Layers (Các lớp tích chập “zero”): Đây là các lớp tích chập 1x1 đặc biệt, với các trọng số ban đầu được khởi tạo bằng 0. Chúng kết nối bản sao có thể huấn luyện với bản sao bị khóa. Việc khởi tạo bằng 0 đảm bảo rằng, ban đầu, ControlNet không ảnh hưởng đến mô hình gốc (vì bất kỳ đầu vào nào nhân với 0 đều bằng 0). Trong quá trình huấn luyện, các lớp này dần dần học cách kết hợp thông tin từ điều kiện đầu vào bổ sung.
Quá trình tạo ảnh với ControlNet:
- Điều kiện đầu vào (Input Condition): Bạn cung cấp một điều kiện đầu vào, ví dụ:
- Canny Edge Map: Bản đồ đường viền của một hình ảnh.
- Hough Lines: Các đường thẳng được phát hiện trong một hình ảnh (thường dùng cho kiến trúc).
- Human Pose Keypoints: Các điểm chính trên cơ thể người (dáng người).
- Segmentation Maps: Bản đồ phân đoạn các đối tượng trong ảnh.
- Depth Maps: Bản đồ độ sâu của ảnh.
- Normal Maps: Bản đồ pháp tuyến bề mặt.
- Và nhiều loại khác…
- Điều kiện được đưa vào ControlNet: Điều kiện này được đưa vào bản sao có thể huấn luyện của các lớp encoder.
- Kết hợp thông tin: Các lớp “zero convolution” kết hợp thông tin từ bản sao có thể huấn luyện (chứa thông tin về điều kiện) và bản sao bị khóa (chứa kiến thức của mô hình gốc).
- Khuếch tán (Diffusion): Quá trình khuếch tán diễn ra, nhưng bây giờ nó bị ảnh hưởng bởi cả text prompt và điều kiện đầu vào bổ sung từ ControlNet.
- Kết quả: Ảnh được tạo ra sẽ phản ánh cả text prompt và điều kiện đầu vào, cho phép kiểm soát chi tiết hơn về bố cục, hình dạng, tư thế, v.v.
Ưu điểm của ControlNet:
- Kiểm soát tốt hơn: Cho phép kiểm soát chi tiết hơn quá trình tạo ảnh so với chỉ sử dụng text prompt.
- Chất lượng cao: Giúp tạo ra hình ảnh chất lượng cao, chi tiết và chính xác hơn.
- Đa dạng ứng dụng: Có thể sử dụng với nhiều loại điều kiện đầu vào khác nhau, mở rộng khả năng ứng dụng.
- Giữ được khả năng của mô hình gốc: Bảo toàn kiến thức và khả năng tổng quát hóa của mô hình Stable Diffusion.
- Huấn luyện hiệu quả: “Zero convolutions” cho phép huấn luyện hiệu quả, tránh làm hỏng mô hình gốc.
Ví dụ cụ thể (Canny Edge):
- Bạn có một bức ảnh phong cảnh.
- Bạn tạo một Canny edge map từ bức ảnh đó (chỉ còn các đường viền).
- Bạn cung cấp Canny edge map này cho ControlNet, cùng với text prompt ví dụ: “a beautiful painting of a forest in the style of Van Gogh” (một bức tranh tuyệt đẹp về khu rừng theo phong cách Van Gogh).
- ControlNet sử dụng Canny edge map để định hình bố cục của khu rừng (theo các đường viền), trong khi Stable Diffusion tạo ra phong cách nghệ thuật theo Van Gogh. Kết quả sẽ là một bức tranh khu rừng theo phong cách Van Gogh với bố cục chính xác theo ảnh gốc.
Tóm lại:
ControlNet là một công cụ mạnh mẽ để nâng cao khả năng kiểm soát trong Stable Diffusion. Nó cho phép bạn “vẽ phác thảo” ý tưởng của mình thông qua các điều kiện đầu vào khác nhau, giúp mô hình tạo ra hình ảnh chính xác và chi tiết hơn theo mong muốn của bạn. Nó là một bước tiến quan trọng trong việc làm cho AI tạo sinh (generative AI) trở nên dễ tiếp cận và hữu ích hơn cho nhiều ứng dụng sáng tạo.
