ControlNeXt是一种新型的可控生成方法，由香港中文大学和商汤科技的研究团队开发，可解决当前可控生成方法如ControlNet在计算资源、训练难度和控制效果方面的问题，为AI生成模型带来了更高效、更灵活的控制能力。
简而言之，ControlNeXt为多种主流基础模型（如SD1.5、SDXL、SD3和SVD）提供了一个轻量级的控制模块，显著提升了图像和视频生成任务的效率和质量。
ControlNeXt的关键优势包括：
架构优化：相比前代技术ControlNet，ControlNeXt采用了更为精简的结构，大幅降低了计算开销。
参数效率：通过创新设计，ControlNeXt减少了高达90%的可训练参数，极大地提高了训练效率。
训练加速：引入的交叉归一化（Cross Normalization）技术取代了传统的"零卷积"，实现了更快速、更稳定的训练过程。
灵活适应：ControlNeXt能够无缝集成其他LoRA权重，轻松实现风格转换，无需额外训练。
广泛兼容：支持多种控制信号（如人体姿态、边缘图、线条图等）和多个基础模型，展现了出色的通用性。
ControlNeXt模型系列：
ControlNeXt-SDXL：基于Stable Diffusion XL的可控图像生成模型。
ControlNeXt-SVD-v2：基于Stable Video Diffusion的视频生成模型，通过人体姿态序列控制生成过程。相比v1版本，在训练数据质量、批处理帧数、生成分辨率等方面都有提升。
ControlNeXt-SVD：v1版本的视频生成模型，可视为AnimateAnyone的一种实现尝试。
ControlNeXt-SD1.5：基于Stable Diffusion 1.5的可控图像生成模型。
ControlNeXt-SD3：即将推出的模型。
ControlNeXt的创新之处在于它在保持强大控制能力的同时，显著提升了模型的效率和灵活性。它不仅减少了计算资源需求，还提供了更快的训练速度和更稳定的输出结果。
该项目目前仍在持续演进。研究团队承诺将不断更新代码和模型，以提供更多功能和更优秀的性能。
