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这个视频里，B站UP主——AI绘画研究院，主要介绍包括了ControlNet在内的五种方法来对图片进行无损放大，解决图片模糊的问题。这些方法可以轻松地将模糊的图片变得清晰，提高图片的质量。通过这些方法，人们可以更好地处理模糊的图片，提高图片的细节和清晰度。
Stable Diffusion是一种深度学习技术，旨在提高生成模型的稳定性和生成图像的质量。它通过引入一个稳定性项来平衡生成器和判别器之间的训练过程，从而降低了训练GAN（生成对抗网络）时的不稳定性。Stable Diffusion在实际应用中广泛用于生成模型，如图像合成、超分辨率图像生成、艺术风格迁移和自然语言处理等领域。它有助于生成更逼真的图像和内容，提高了深度学习模型的性能，为各种应用提供了更高质量的生成结果。
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ControlNet的创始人张吕敏是一位令人瞩目的年轻科研人员，于2021年本科毕业后，目前在斯坦福大学攻读博士学位。ControlNet是他提出的一项创新神经网络概念，旨在通过额外的输入来精确控制预训练的大型模型，例如稳定扩散（Stable Diffusion）。这本质上是一种端到端的训练方法，类似的AI模型早在2017年就出现过，但本次的创新之处在于将优质的大型模型（如Stable Diffusion）融入其中，为端到端训练提供更广泛的应用领域。ControlNet成功解决了文生图大型模型面临的重要问题：传统的基于关键词的控制方式无法满足对细节的精确控制需求。张吕敏的工作为深度学习领域带来了新的思路，为更高级别的模型控制和细致的生成过程提供了有力支持。
https://heehel.com/aigc/controlnet-v1-1-advanced-user-guide.html
