ControlNet est une architecture de réseau de neurones qui ajoute un contrôle spatial précis aux modèles de génération d'images en conditionnant le processus de génération sur des images d'entrée qui définissent des contraintes structurelles, compositionnelles ou stylistiques. Il permet aux créateurs de guider la génération d'images IA avec des images de référence qui spécifient des éléments comme des cartes de contours, des cartes de profondeur, des structures de pose ou des masques de segmentation. Le système fonctionne en entraînant des modules de réseau de neurones supplémentaires qui s'ajoutent à un modèle de diffusion de base comme Stable Diffusion. ControlNet est devenu l'un des outils les plus influents dans la communauté de génération d'images IA pour les créateurs qui ont besoin d'un contrôle fiable sur la composition et la structure.