EasyControl: Incorporación de control eficiente y flexible para Transformadores de Difusión

EasyControl: Adding Efficient and Flexible Control for Diffusion Transformer

March 10, 2025

Autores: Yuxuan Zhang, Yirui Yuan, Yiren Song, Haofan Wang, Jiaming Liu

cs.AI

Resumen

Los recientes avances en los modelos de difusión basados en Unet, como ControlNet e IP-Adapter, han introducido mecanismos efectivos de control espacial y temático. Sin embargo, la arquitectura DiT (Diffusion Transformer) aún enfrenta dificultades para lograr un control eficiente y flexible. Para abordar este problema, proponemos EasyControl, un marco novedoso diseñado para unificar transformadores de difusión guiados por condiciones con alta eficiencia y flexibilidad. Nuestro marco se basa en tres innovaciones clave. Primero, introducimos un módulo ligero de Inyección de Condiciones LoRA. Este módulo procesa señales condicionales de forma aislada, actuando como una solución plug-and-play. Evita modificar los pesos del modelo base, asegurando compatibilidad con modelos personalizados y permitiendo la inyección flexible de diversas condiciones. Notablemente, este módulo también soporta una generalización robusta y armoniosa de múltiples condiciones en zero-shot, incluso cuando se entrena solo con datos de una sola condición. Segundo, proponemos un Paradigma de Entrenamiento Consciente de la Posición. Este enfoque estandariza las condiciones de entrada a resoluciones fijas, permitiendo la generación de imágenes con proporciones arbitrarias y resoluciones flexibles. Al mismo tiempo, optimiza la eficiencia computacional, haciendo que el marco sea más práctico para aplicaciones del mundo real. Tercero, desarrollamos un Mecanismo de Atención Causal combinado con la técnica KV Cache, adaptado para tareas de generación condicional. Esta innovación reduce significativamente la latencia de la síntesis de imágenes, mejorando la eficiencia general del marco. A través de extensos experimentos, demostramos que EasyControl logra un rendimiento excepcional en diversos escenarios de aplicación. Estas innovaciones hacen que nuestro marco sea altamente eficiente, flexible y adecuado para una amplia gama de tareas.

English

Recent advancements in Unet-based diffusion models, such as ControlNet and IP-Adapter, have introduced effective spatial and subject control mechanisms. However, the DiT (Diffusion Transformer) architecture still struggles with efficient and flexible control. To tackle this issue, we propose EasyControl, a novel framework designed to unify condition-guided diffusion transformers with high efficiency and flexibility. Our framework is built on three key innovations. First, we introduce a lightweight Condition Injection LoRA Module. This module processes conditional signals in isolation, acting as a plug-and-play solution. It avoids modifying the base model weights, ensuring compatibility with customized models and enabling the flexible injection of diverse conditions. Notably, this module also supports harmonious and robust zero-shot multi-condition generalization, even when trained only on single-condition data. Second, we propose a Position-Aware Training Paradigm. This approach standardizes input conditions to fixed resolutions, allowing the generation of images with arbitrary aspect ratios and flexible resolutions. At the same time, it optimizes computational efficiency, making the framework more practical for real-world applications. Third, we develop a Causal Attention Mechanism combined with the KV Cache technique, adapted for conditional generation tasks. This innovation significantly reduces the latency of image synthesis, improving the overall efficiency of the framework. Through extensive experiments, we demonstrate that EasyControl achieves exceptional performance across various application scenarios. These innovations collectively make our framework highly efficient, flexible, and suitable for a wide range of tasks.