从命名来看，ControlNeXt 「致敬」了斯坦福大学研究团队在 2023 年 2 月提出的 ControlNet，通过引入一些额外的控制信号，让预训练的图像扩散模型（如 Stable Diffusion）根据预设的条件调整和优化，实现线稿生成全彩图，还能做语义分割、边缘检测、人体姿势识别。如果说 ControlNet 开启了大模型多样化玩法的先河，那么 Co...
ControlNeXt 在 SD 1.5、SDXL 和 SVD 中的可学习参数量分别为 3000 万、1.08 亿和 5500 万,相较于 ControlNet 有了数量级减少(3.61 亿、12.51 亿和 6.82 亿)。 同时轻量级模块的引入使得 ControlNeXt 在推理阶段不会出现明显的延迟,因而生成速度会更快。如下图所示,在 SD 1.5、SDXL 和 SVD 模型中,Contr...
图1. ControlNeXt 是一种强大而高效的可控生成方法,强调提高效率和鲁棒性。要查看更多示例,请访问我们的项目页面:[ControlNeXt: Powerful and Efficient Control for Image and Video Generation](https://pbihao.github.io/projects/controlnext/index.html)。 1. 引言 扩散模型通过迭代地将初始的简单分布转换为复杂...
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。
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。
提起ControlNet,玩AI绘画的小伙伴肯定都很熟悉,但是说起ControlNext,大家可能一头雾水,不是很熟悉。 ControlNeXt是商汤科技和香港中文大学的联合开发的一款 图像/视频生成可控框架,包含各种形式的控制方式。…
外部播放此歌曲> Tony Tones、Tony di Vicenco - next control 专辑:Maskulin 歌手:Tony TonesTony di Vicenco 还没有歌词哦
项目链接:https://pbihao.github.io/projects/controlnext/index.html 亮点直击 提出了ControlNeXt,这是一种强大且高效的图像和视频生成方法,大幅减少了延迟开销和参数量。 引入了交叉归一化(Cross Normalization)用于微调预训练的大型模型,从而促进高效且稳定的训练收敛。