Diffusion Controllerはどのようにして AI画像生成の制御を統一・簡素化するのか

Diffusion Controllerは、画像生成の拡散過程を連続的な制御問題として捉え直し、推論時の誘導とファインチューニングを一つの枠組みで扱う手法である。ベースモデルを凍結したまま軽量なアドオンネットワークを付加する方式で、Stable Diffusion v1.4を基盤とした実験では、人間の選好への適合度を示すHPS-v2において業界標準を上回ったと報告されている。重みに全面的にアクセスできる完全版は、ベースラインモデルに対して90%の勝率を達成した。