ControlNeXt

ControlNeXt

高效可控生成框架 实现图像视频多样化控制

ControlNeXt是一个创新的可控生成框架,支持图像和视频的多样化控制。该项目大幅减少可训练参数,提高收敛速度和效率。基于Stable Diffusion等先进模型,ControlNeXt实现了包括人体姿态控制在内的多种生成任务。此外,它还可与LoRA等技术结合,提供更灵活、稳定的生成体验。

ControlNeXt可控生成视频生成图像生成人工智能Github开源项目

🌀 ControlNeXt

📝 项目页面 | 📚 论文

ControlNeXt是我们用于可控生成的官方实现,支持图像和视频生成,并结合了多种形式的控制信息。在这个项目中,我们提出了一种新方法,与ControlNet相比,可将可训练参数减少高达90%,实现更快的收敛速度和卓越的效率。这种方法可以直接与其他LoRA技术结合,以改变风格并确保更稳定的生成。更多细节请参考示例。

本项目仍在迭代开发中。代码和模型可能随时更新。稍后将提供更多信息。

经验分享

我们在Issue中分享了更多训练经验。 我们花了大量时间找到这些经验。现在与大家分享。希望这些能对你有所帮助!

模型库

  • ControlNeXt-SDXL [ 链接 ] : 可控图像生成。我们的模型基于Stable Diffusion XL 构建。可训练参数更少,收敛更快,效率更高,可与LoRA集成。

  • ControlNeXt-SVD-v2 [ 链接 ] : 通过人体姿势序列控制生成视频。在v2版本中,我们实现了几项改进:更高质量的收集训练数据集,更大的训练和推理批次帧数,更高的生成分辨率,通过持续训练增强人类相关的视频生成,以及用于推理的姿势对齐以提高整体性能。

  • ControlNeXt-SVD [ 链接 ] : 通过人体姿势序列控制生成视频。这可以看作是对AnimateAnyone实现的一次尝试。然而,我们的模型基于Stable Video Diffusion构建,采用了更简洁的架构。

  • ControlNeXt-SD1.5 [ 链接 ] : 可控图像生成。我们的模型基于Stable Diffusion 1.5构建。可训练参数更少,收敛更快,效率更高,可与LoRA集成。

  • ControlNeXt-SD3 [ 链接 ] : 敬请期待。

🎥 示例

更多示例请参考我们的项目页面

ControlNeXt-SDXL

<p align="center"> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/db213f83-9a06-40a3-b969-82300b7c482d.jpg" width="80%" alt="demo1"> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/5e84c8ad-2f82-4210-bc89-cd6a85514d4b.jpg" width="80%" alt="demo2"> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/62fecbbb-d9a2-4c8c-90f1-947981d96c51.jpg" width="80%" alt="demo3"> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/8523150b-23c4-4762-81a0-816c07abdcce.jpg" width="80%" alt="demo5"> </p>

ControlNeXt-SVD-v2

如果无法加载视频,您也可以直接从这里这里下载。 或者您可以在我们的项目页面哔哩哔哩观看。

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ControlNeXt-SVD

如果无法加载视频,您也可以直接从这里下载它们。

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ControlNeXt-SD1.5

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