ControlNet重磅升级 | 学习参数减少90%，精度与效率兼得，支持SDXL、SD3等主流模型！

主要观点总结

本文介绍了ControlNeXt算法，它是一种强大而有效的可控图像和视频生成方法，强调提高效率和稳健性。通过更直接、更高效的架构，以最小的额外成本实现了对生成结果的可控性。与其他方法相比，ControlNeXt减少了计算成本和训练挑战，并提供了与其他LoRA权重无缝集成的能力。文章还介绍了ControlNeXt在各种应用场景下的效果，包括Stable Video Diffusion、SDXL、SD1.5和超分辨率应用等。

关键观点总结

关键观点1: ControlNeXt算法简介

为了解决当前可控生成方法计算成本高、训练挑战大以及控制力弱的问题，提出了ControlNeXt算法。该算法通过更直接、更高效的架构，实现了对图像和视频生成结果的可控性，并减少了计算成本和训练挑战。

关键观点2: ControlNeXt算法应用场景

ControlNeXt算法在多种应用场景下表现出良好的效果，包括Stable Video Diffusion视频生成模型、SDXL开源模型、SD1.5模型以及超分辨率应用等。

关键观点3: ControlNeXt算法流程

ControlNeXt算法的训练流程包括将控制条件送入VAE编码器，获取控制特征，然后将控制特征与去噪特征融合，并重复执行后续的Block，最后通过VAE解码器获得最终的输出图像。

关键观点4: ControlNeXt算法实现细节

ControlNeXt算法具有参数效率高、推理耗时少的优点。与预训练的基础生成模型相比，它只增加了一个轻量级模块，因此具有显著的效率优势。

关键观点5: ControlNeXt算法性能评估

通过对ControlNeXt算法与ControlNet算法的对比实验，发现ControlNeXt实现了更快的训练收敛和数据拟合效果。此外，它还具有良好的客观指标性能。

文章预览

打 造一个有温度、有趣味、专业的全栈式AI 交流社区， 用心写好每一篇文章！ “   玩过文生图的朋友们应该都知道可控性生图的重要性与价值，当前的可控生成方法通常通过添加并行分支或适配器来处理并注入额外条件，从而整合控制信息，例如 ControlNet、T2I-Adapter 和 ReferenceNet。  不幸的是，这样的操作通常会导致计算成本和训练挑战的大幅增加。它最多可以使 GPU 内存消耗增加一倍，并且需要引入大量新参数进行训练。为了解决上面的问题， 本文提出了 ControlNeXt，它是一种强大而有效的可控图像和视频生成方法，强调提高效率和稳健性。作者首先设计了一个更直接、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。 这种简洁的结构还使我们的方法可以与其他 LoRA 权重无缝集成，从而无需额外训练即可实现风格改变 ………………………………