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EasyControl 是一个新颖的框架，旨在为扩散变换器 (DiT) 模型添加高效灵活的条件控制，以解决新兴 DiT 生态系统面临的挑战，例如缺乏成熟的插件支持、效率低下以及多条件协调困难。与传统的基于 UNet 的扩散模型不同，EasyControl 引入了一个轻量级的条件注入 LoRA（低秩自适应）模块，该模块可独立处理条件信号，而无需修改基础模
EDGS 是一种先进的计算机视觉模型，旨在提高图像边缘检测的准确性和鲁棒性。与仅依赖手动设计滤镜或基于有限注释的监督学习的传统边缘检测方法不同，EDGS 利用生成式监督模型提供高质量的边缘预测。该模型使用大量图像和相应的边缘图进行训练，并结合生成模型，即使在具有挑战性的场景下也能合成逼真的边缘特征。这种方法使 EDGS 能够捕捉细微的边界和精细的细节，