港中文开源轻量级可控模块：ControlNeXt支持主流图像&视频生成架构，可与LoRA无缝集成！

主要观点总结

文章介绍了港中文提出的轻量级可控模块ControlNeXt，该模块是一种强大而有效的可控图像和视频生成方法。它设计了一个更直接、更高效的架构，减少了额外的计算资源和训练挑战。ControlNeXt可以与其他LoRA权重集成，实现风格转换而无需额外训练。文章还介绍了其参数效率、交叉归一化技术、对各种基础模型和任务的支持，以及其在图像和视频生成中的实验结果。

关键观点总结

关键观点1: ControlNeXt是一种轻量级可控模块，用于图像和视频生成。

它采用简洁的架构，减少了额外的计算资源和训练挑战。

关键观点2: ControlNeXt可以与其他LoRA权重集成，实现风格的转换而无需额外训练。

这意味着可以方便地改变生成风格，而不需要重新训练模型。

关键观点3: ControlNeXt引入了交叉归一化技术，促进了更快、更稳定的训练收敛。

这项技术有助于微调预训练的大模型，提高训练效率和稳定性。

关键观点4: ControlNeXt在各种图像和视频生成基础模型上进行了实验，证明了其有效性和稳健性。

这意味着该模块可以广泛应用于不同的生成任务和模型。实验结果表明，ControlNeXt可以减少高达90%的可学习参数，显著提高训练效率和生成质量。

文章预览

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 ………………………………