EasyControl: Efficiënte en Flexibele Controle Toevoegen aan Diffusion Transformers

EasyControl: Adding Efficient and Flexible Control for Diffusion Transformer

March 10, 2025

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

cs.AI

Samenvatting

Recente ontwikkelingen in Unet-gebaseerde diffusiemodellen, zoals ControlNet en IP-Adapter, hebben effectieve ruimtelijke en onderwerpgerichte controlemechanismen geïntroduceerd. De DiT (Diffusion Transformer)-architectuur heeft echter nog steeds moeite met efficiënte en flexibele controle. Om dit probleem aan te pakken, stellen we EasyControl voor, een nieuw framework ontworpen om condition-guided diffusie-transformers te verenigen met hoge efficiëntie en flexibiliteit. Ons framework is gebouwd op drie belangrijke innovaties. Ten eerste introduceren we een lichtgewicht Condition Injection LoRA Module. Deze module verwerkt conditionele signalen geïsoleerd en fungeert als een plug-and-play oplossing. Het vermijdt het aanpassen van de basisgewichten van het model, waardoor compatibiliteit met aangepaste modellen wordt gegarandeerd en de flexibele injectie van diverse condities mogelijk wordt gemaakt. Opmerkelijk is dat deze module ook harmonieuze en robuuste zero-shot multi-condition generalisatie ondersteunt, zelfs wanneer deze alleen op single-condition data is getraind. Ten tweede stellen we een Position-Aware Training Paradigm voor. Deze aanpak standaardiseert invoercondities tot vaste resoluties, waardoor het genereren van afbeeldingen met willekeurige beeldverhoudingen en flexibele resoluties mogelijk wordt. Tegelijkertijd optimaliseert het de rekenkundige efficiëntie, waardoor het framework praktischer wordt voor real-world toepassingen. Ten derde ontwikkelen we een Causal Attention Mechanism gecombineerd met de KV Cache-techniek, aangepast voor conditionele generatietaken. Deze innovatie vermindert de latentie van beeld synthese aanzienlijk, waardoor de algehele efficiëntie van het framework wordt verbeterd. Door uitgebreide experimenten tonen we aan dat EasyControl uitstekende prestaties bereikt in diverse toepassingsscenario's. Deze innovaties maken ons framework gezamenlijk zeer efficiënt, flexibel en geschikt voor een breed scala aan taken.

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.