1、目的

        让预训练好的大型DDPM模型支持额外的输入条件（如Canny edges、Hough lines、user scribbles、segmentation maps、human key points、shape normals、depths等）

        不同于image-to-image translation致力于学习不同domain之间的映射，ContrlNet旨在用task-specific condition来控制扩散模型

2、方法

        ControlNet：end-to-end网络，控制大型DDPM模型学习task-specific input condition

        1）trainable copy

                在task-specific数据集上训练，学习条件控制

        2）locked copy

                保留网络从上亿图片中学到的能力。因为保留了production-ready weights，所以在不同scale的数据集上训练都很鲁棒，不会overfitting

        3）zero convolution

                连接trainable和locked网络块，通过学习，卷积权重逐渐从0增长到优化的参数。

                不给deep features增加新的噪声，因此相较于从头开始训练新的卷积层，训练和fine tune一样快

                

                在训练初始，有

                

                也即 ，相当于ControlNet不存在。之后ControlNet的训练就相当于是在进行fine tuning

                并且训练伊始，卷积层的weight和bias的梯度不为0，不影响训练

                

        4）训练技巧

                -> 随机用空字符替代50%的text prompts，有利于网络专注于从input control map中学习语义特征

                -> small-scale training

                        部分打破ControlNet和Stable Diffusion之间的connection可以加速收敛。等到模型的预测结果和condition之间展现出合理的关联的时候，可以再恢复这些connection进行训练，使得结果更精准

                -> large-scale training

                        数据量较大，因此不容易over-fitting。可以先训ControlNets，然后再unlock Stable Diffusion的weights，训练整个模型。