我们通常会发布将 2D 转换为 3D 的 AI 模型，但这一次，让我们看看不同的东西。来自 KAUST、伦敦大学学院和 Adobe 的研究人员提出了 LooseControl，这是一个奇怪的模型，允许对基于扩散的图像生成进行广义深度调节。
它使用 ControlNet（一种用于控制扩散模型的流行神经网络）创建基于 3D 布局的 2D 图像。简单地说，你可以在任何你认为物体成为最终图片的地方设置3D盒子，改变它们的位置和大小，并输入文本提示，人工智能会根据你的设置生成一个图像。
“具体来说，我们允许场景边界控制，用于松散地指定仅具有边界条件的场景，以及用于指定目标对象的布局位置而不是对象的确切形状和外观的 3D 框控制。使用 LooseControl 和文本指南，用户可以通过仅指定场景边界和主要对象的位置来创建复杂的环境（例如，房间、街景等）。
本文还提供了两种编辑机制来改进结果。3D 框编辑允许您通过更改、添加或删除框来优化图像，同时保留图像的样式。同时，属性编辑会建议可能的编辑方向，以更改场景的特定方面。
创作者认为，LooseControl可以成为一种重要的设计工具，帮助用户轻松创建复杂的环境。