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当前的可控生成方法如ControlNet、Adapaters和ReferenceNet等通常需要大量额外的计算资源,尤其是对于视频生成,并且在训练中面临挑战或表现出较弱的控制力。 对此,港中文提出了一种轻量级可控模块:ControlNeXt,这是一种强大而有效的可控图像和视频生成方法。它被设计成一个更直接、更高效的架构,与基础模型相比,以最小的额外成本替换了繁重的额外分支。ControlNeXt方法还可以与其他 LoRA 权重无缝集成,从而无需额外训练即可实现风格转换。 ControlNeXt可以针对各种基础模型如SD1.5,SDXL,SD3,SVD和任务如具有各种条件的图像/视频生成。 亮点直击 文本介绍了ControlNeXt,这是一种强大而有效的图像和视频生成方法,可显著减少延迟开销和参数。 引入了交叉归一化来微调预训练大模型,促进高效稳定的训练收敛。 ControlNeXt可以用作轻量级即插即用模块
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