ControlNext 是由贾佳亚团队开发的图像和视频生成控制工具，该工具在生成速度、精准控制和用户友好性方面有显著提升，兼容多款 Stable Diffusion 模型，如 SD1.5、SDXL、SD3 和 SVD，实现了即插即用的便捷体验。ControiNext 支持多种条件控制，包括 Canny 边缘、掩模、景深、姿势等，能够生成高质量的图像和视频，且支持超分辨率和人体姿势动作的精准控制。
github源代码：
https://github.com/dvlab-research/ControlNeXt
项目主页：
https://pbihao.github.io/projects/controlnext/
arxiv论文地址：
https://arxiv.org/abs/2408.06070

ControlNeXt 是一种开创性的图像和视频生成控制方法，由香港中文大学的研究人员与思谋科技（SmartMore Technology）合作开发。这种创新的方法引入了一种简洁高效的架构，与基础模型相比，显著降低了额外的计算成本，同时保持了生成结果的控制能力。它不仅能够与现有的LoRA权重无缝集成，实现风格转换而无需额外训练，而且在训练过程中，通过减少高达90%的可学习参数，简化了训练过程并提高了收敛速度。
ControlNeXt 的一个关键特性是其提出的交叉归一化技术，它取代了传统的“零卷积”方法，以实现更快更稳定的训练收敛。通过调整新引入参数的分布，使其与预训练模型的参数分布一致，这种技术避免了训练过程中的崩溃问题，并减少了对网络权重初始化的敏感性。ControlNeXt 的处理过程包括使用轻量级卷积网络提取条件控制特征，并在训练过程中冻结大部分预训练模型模块，只选择性地微调一小部分参数。这种方法避免了过拟合并减少了可训练参数的数量，同时保持了模型的原始架构一致性。
交叉归一化作为一项关键技术，通过使用主分支的均值和方差来归一化控制特征，解决了新引入参数与预训练模型参数分布不一致的问题，从而加速了训练过程并提高了控制的有效性。此外，ControlNeXt 支持各种类型的条件控制，如掩码、深度、边缘和姿势等，展示了其在不同生成任务上的通用性和适应性。
总之，ControlNeXt 是一个先进且高效的可控图像和视频生成方法，具有强大的鲁棒性和兼容性，并通过交叉归一化促进了更快更稳定的训练收敛。

主要功能和特色
广泛兼容性：ControiNext 兼容多种 Stable Diffusion 模型，包括 SD1.5、SDXL、SD3 和SVD，适用于不同的图像和视频生成任务。
多种条件控制：该工具支持多种条件控制，如 Canny 边缘检测、掩模、景深、姿势指导等，能够根据具体需求生成高质量的图像和视频。
超分辦率支持：ControlNext 提供图像超分辨率功能，提升生成图像的清晰度和细节表现。
精确的姿势控制：工具支持对人体姿势和动作的精准控制，适用于需要精细人物动作调整的任务。
即插即用：设计简便，ControlNext 可以轻松集成到现有的工作流程中，无需复杂的配置。
ControNext的使用场景
创意设计与艺术创作：艺术家和设计师可以利用 ControlNext 根据特定的条件（如 Canny 边缘检测或姿势调整） 生生成和编辑图像，以实现他们的创意愿景。
视频制作：ControlNext 能够基于姿势序列和初始帧生成视频内容，非常适合用于动面制作和视频特效的生成。
图像增强：摄影师和内容创作者可以利用 ControlNext 的超分辨率功能来提升图像质量，适用于高端摄影和数宇内容制作。
人物动画制作： ControlNext的精确姿势控制功能非常适合用于角色动画制作，特别是在需要精细人物动作的场景中。
研究与开发：从事 Al驱动的图像和视频生成研究的科研人员可以利用 ControlNext 的高级控制机制，探索生成建模和祝觉内容创作的新可能性。