# ControlNeXt – AI图像和视频可控生成框架

- Link: https://paooo.com/aigc-news/27418/
- Published: 2026-07-09T17:17:00+08:00
- Author: 站外新闻

## ControlNeXt是什么

ControlNeXt是一种新型的AI图像和视频可控生成框架，由香港中文大学和商汤科技联合开发。
采用轻量化控制模块和创新的交叉归一化技术，大幅降低计算资源和训练难度，同时保持生成
内容的高质量和多样性。ControlNeXt支持广泛的条件控制信号，如人体姿态、边缘图等，能
与多种基础模型和LoRA权重灵活集成，实现风格变换无需额外训练，显著提升了AI生成模型
的效率和灵活性。

阅读目录

 * [ControlNeXt是什么](https://paooo.com/aigc-news/27418/#controlnext%e6%98%af%e4%bb%80%e4%b9%88)
 * [ControlNeXt的技术原理](https://paooo.com/aigc-news/27418/#controlnext%e7%9a%84%e6%8a%80%e6%9c%af%e5%8e%9f%e7%90%86)
 * [ControlNeXt的项目地址](https://paooo.com/aigc-news/27418/#controlnext%e7%9a%84%e9%a1%b9%e7%9b%ae%e5%9c%b0%e5%9d%80)
 * [如何使用ControlNeXt](https://paooo.com/aigc-news/27418/#%e5%a6%82%e4%bd%95%e4%bd%bf%e7%94%a8controlnext)
 * [ControlNeXt的应用场景](https://paooo.com/aigc-news/27418/#controlnext%e7%9a%84%e5%ba%94%e7%94%a8%e5%9c%ba%e6%99%af)

![ControlNeXt – AI图像和视频可控生成框架 - 配图](https://paooo.com/wp-content/uploads/
2026/07/ControlNeXt-1.avif)

## ControlNeXt的技术原理

 * **轻量化控制模块**：ControlNeXt引入轻量级的卷积网络提取条件控制特征，代替传统
   ControlNet中的庞大控制分支。
 * **参数效率优化**：对预训练模型中的一小部分参数进行微调，显著减少了可训练参数的
   数量，提高了参数效率。
 * **Cross Normalization（交叉归一化）**：提出一种新的交叉归一化技术，用于替代零
   卷积，解决在微调大型预训练模型时新引入参数的数据分布不一致问题。
 * **训练策略改进**：在训练过程中，大多数预训练模型的组件被冻结，只选择性地训练一
   小部分预训练参数，有助于避免过拟合和灾难性遗忘。
 * **条件控制的集成**：ControlNeXt将条件控制集成到去噪分支中的单个选定中间块，通过
   Cross Normalization进行归一化后直接添加到去噪特征中。
 * **即插即用功能**：由于其轻量级设计，ControlNeXt可以作为即插即用模块与各种基础
   模型和LoRA权重集成，无需额外训练即可实现风格变化。

## ControlNeXt的项目地址

 * **项目官网**：[https://pbihao.github.io/projects/controlnext/index.html](https://pbihao.github.io/projects/controlnext/index.html)
 * **Github仓库**：[https://github.com/dvlab-research/ControlNeXt](https://github.com/dvlab-research/ControlNeXt)
 * **技术论文**：[https://arxiv.org/pdf/2408.06070](https://arxiv.org/pdf/2408.06070)

## 如何使用ControlNeXt

 * **环境准备**：确保适当的计算环境，包括必要的硬件（如GPU）和软件（如Python、深度
   学习框架等）。
 * **获取模型**：从官方[GitHub仓库](https://github.com/dvlab-research/ControlNeXt)
   下载预训练的ControlNeXt模型。
 * **安装依赖**：安装ControlNeXt运行所需的依赖库，例如PyTorch、diffusers库等。
 * **数据准备**：准备训练或生成任务所需的数据，包括图像、视频或条件控制信号（如姿态、
   边缘图等）。
 * **模型配置**：根据任务需求配置模型参数，包括选择基础模型、设置条件控制的类型和
   强度等。
 * **训练或生成**：使用ControlNeXt进行模型训练或直接生成图像/视频。如果是训练，需要
   定义训练循环、损失函数和优化器等；如果是生成，需要提供条件输入并执行模型推断。

## ControlNeXt的应用场景

 * **影视制作**：在电影和电视行业，ControlNeXt可以用来生成特效或动画，降低制作成本
   和时间。
 * **广告设计**：在广告领域，ControlNeXt可以快速生成符合品牌风格和营销需求的广告
   素材。
 * **艺术创作**：艺术家和设计师可以用ControlNeXt来探索新的艺术风格，创作独特的视觉
   作品。
 * **虚拟现实和游戏开发**：在虚拟现实和电子游戏领域，ControlNeXt可以用于生成逼真
   的3D环境和角色。
 * **时尚设计**：时尚设计师可以用ControlNeXt来预览服装设计，快速迭代和展示新款式。

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