ControlNeXt是一種創(chuàng)新的AI圖像與視頻生成框架，由香港中文大學與商湯科技合作開發(fā)。這一框架通過輕量化的控制模塊和前沿的交叉歸一化技術(shù)，極大地降低了計算資源的需求和訓練的復雜性，同時確保生成內(nèi)容的高品質(zhì)和多樣性。ControlNeXt支持多種條件控制信號，如人體姿態(tài)和邊緣圖，能夠靈活與多種基礎(chǔ)模型及LoRA權(quán)重進行集成，輕松實現(xiàn)風格轉(zhuǎn)換，無需額外訓練，從而顯著提升AI生成模型的效率與靈活性。

ControlNeXt是什么

ControlNeXt是一款新穎的AI圖像與視頻生成框架，由香港中文大學與商湯科技聯(lián)合研發(fā)。其通過輕量化的控制模塊和創(chuàng)新的交叉歸一化技術(shù)，顯著降低了計算資源的消耗及訓練難度，同時確保生成內(nèi)容的高質(zhì)量和多樣性。ControlNeXt支持多種條件控制信號，例如人體姿態(tài)、邊緣圖等，能夠與多種基礎(chǔ)模型及LoRA權(quán)重靈活集成，輕松實現(xiàn)風格變換，無需額外的訓練，極大地提升了AI生成模型的效率和靈活性。

主要功能

• 輕量化控制模塊：ControlNeXt采用輕量級卷積網(wǎng)絡提取條件控制特征，取代傳統(tǒng)ControlNet中龐大的控制分支。
• 參數(shù)效率提升：對預訓練模型中的少量參數(shù)進行微調(diào)，大幅減少可訓練參數(shù)數(shù)量，從而提高參數(shù)使用效率。
• 交叉歸一化技術(shù)：引入一種新型的交叉歸一化方法，替代零卷積，解決在微調(diào)大型預訓練模型時新引入?yún)?shù)的數(shù)據(jù)分布不一致的問題。
• 優(yōu)化訓練策略：在訓練過程中，凍結(jié)大部分預訓練模型的組件，僅選擇性地訓練少量參數(shù)，以防止過擬合和災難性遺忘。
• 條件控制集成：ControlNeXt將條件控制整合至去噪分支中的特定中間塊，通過交叉歸一化后直接嵌入去噪特征中。
• 即插即用功能：由于其輕量化設(shè)計，ControlNeXt可作為即插即用模塊與各種基礎(chǔ)模型及LoRA權(quán)重無縫集成，無需額外訓練便可實現(xiàn)風格轉(zhuǎn)換。

產(chǎn)品官網(wǎng)

• 項目官網(wǎng)：https://pbihao.github.io/projects/controlnext/index.html
• GitHub倉庫：https://github.com/dvlab-research/ControlNeXt
• 技術(shù)論文：https://arxiv.org/pdf/2408.06070

應用場景

• 影視制作：在電影與電視行業(yè)，ControlNeXt可用于生成特效或動畫，降作成本和時間消耗。
• 廣告設(shè)計：廣告行業(yè)可借助ControlNeXt快速生成符合品牌風格及營銷需求的廣告素材。
• 藝術(shù)創(chuàng)作：藝術(shù)家和設(shè)計師能夠利用ControlNeXt探索新藝術(shù)風格，創(chuàng)作出獨特的視覺作品。
• 虛擬現(xiàn)實與游戲開發(fā)：在虛擬現(xiàn)實和游戲領(lǐng)域，ControlNeXt可用于生成逼真的3D環(huán)境和角色設(shè)計。
• 時尚設(shè)計：時尚設(shè)計師可以通過ControlNeXt快速預覽服裝設(shè)計，便于快速迭代和展示新款式。

常見問題

• ControlNeXt的計算資源需求如何？：ControlNeXt經(jīng)過優(yōu)化，顯著降低了對計算資源的需求，適合多種硬件配置。
• 我是否需要額外的訓練才能使用ControlNeXt？：通常情況下，ControlNeXt可以與已有模型和LoRA權(quán)重無縫集成，無需額外訓練便可實現(xiàn)風格轉(zhuǎn)換。
• ControlNeXt支持哪些條件控制信號？：它支持多種條件控制信號，包括人體姿態(tài)、邊緣圖等，提升了生成內(nèi)容的靈活性。