EasyControl: Effiziente und flexible Steuerung für Diffusionstransformer

EasyControl: Adding Efficient and Flexible Control for Diffusion Transformer

March 10, 2025

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

cs.AI

Zusammenfassung

Jüngste Fortschritte bei Unet-basierten Diffusionsmodellen, wie ControlNet und IP-Adapter, haben effektive Mechanismen zur räumlichen und thematischen Steuerung eingeführt. Dennoch kämpft die DiT (Diffusion Transformer)-Architektur weiterhin mit effizienter und flexibler Kontrolle. Um dieses Problem zu lösen, schlagen wir EasyControl vor, ein neuartiges Framework, das darauf abzielt, bedingungsgesteuerte Diffusionstransformer mit hoher Effizienz und Flexibilität zu vereinen. Unser Framework basiert auf drei zentralen Innovationen. Erstens führen wir ein leichtgewichtiges Condition Injection LoRA-Modul ein. Dieses Modul verarbeitet bedingte Signale isoliert und fungiert als eine Plug-and-Play-Lösung. Es vermeidet die Modifikation der Basismodellgewichte, gewährleistet Kompatibilität mit angepassten Modellen und ermöglicht die flexible Einbindung vielfältiger Bedingungen. Bemerkenswerterweise unterstützt dieses Modul auch eine harmonische und robuste Zero-Shot-Multi-Condition-Generalisierung, selbst wenn es nur mit Einzelbedingungsdaten trainiert wurde. Zweitens schlagen wir ein Position-Aware Training Paradigm vor. Dieser Ansatz standardisiert Eingabebedingungen auf feste Auflösungen, was die Erzeugung von Bildern mit beliebigen Seitenverhältnissen und flexiblen Auflösungen ermöglicht. Gleichzeitig optimiert es die Recheneffizienz, wodurch das Framework praktischer für reale Anwendungen wird. Drittens entwickeln wir einen Causal Attention Mechanismus in Kombination mit der KV-Cache-Technik, angepasst für bedingte Generierungsaufgaben. Diese Innovation reduziert die Latenz der Bildsynthese erheblich und verbessert die Gesamteffizienz des Frameworks. Durch umfangreiche Experimente zeigen wir, dass EasyControl in verschiedenen Anwendungsszenarien außergewöhnliche Leistungen erzielt. Diese Innovationen machen unser Framework insgesamt hocheffizient, flexibel und für eine Vielzahl von Aufgaben geeignet.

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.