使用ref 图 训练controlnet ， 保持50% prompt drop empty, 让附加网络学会从原图学习特征，根据提示词重建图像，能够更好的保持特征 类似于 control原版本的tile~(训练数据的差别) - 增加了有些优化器，优化参数选项 - 训练过程容易梯度爆炸，最好使用liner 模式的优化器
use image ref as controlnet input tran to rebuilt the image