Адаптеры Text-to-Image: архитектуры, практики, кейсы

Это выступление — практический обзор адаптеров для Text-to-Image, которые дают управляемость там, где «голый» промпт часто бессилен.

Мы начнём с постановки задачи: какие ограничения есть у T2I-моделей и почему управление структурой, стилем и содержанием требует отдельных модулей.

Далее разберём ControlNet: какие бывают разновидности (depth, canny, normal, lineart и др.), как устроена архитектура и как эти модели обучаются.

Покажем сценарии применения — от строгого следования контуру до более свободного контроля композиции — и обсудим компромиссы.

Отдельный блок посвятим метрикам качества для контролнетов и нашему обзору: что реально работает стабильнее и где возникают сбои.

Затем перейдём к IP-адаптерам: какие проблемы они решают (стиль, персонализация объектов), как устроены и обучаются.

Разберём практические кейсы style transfer и subject personalization, а также способы измерять качество и выявлять ограничения.

Мы поделимся собственным опытом: на что обратить внимание при продакшен-внедрении, как выбирать адаптер под задачу и избегать типичных ошибок.

В финале сформулируем рекомендации по выбору и комбинированию ControlNet и IP-адаптеров, чтобы добиться предсказуемой и воспроизводимой генерации изображений.