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ControlNeXt作为ControlNet的进阶版本，大幅减少了可训练参数，提高了收敛速度和效率。其核心技术创新包括架构精简与参数效率优化，使得生成控制更加高效和灵活。ControlNeXt还移除了ControlNet中的庞大控制分支，改而使用由多个ResNet块组成的轻量级卷积模块，从而进一步提升了训练速度和生成控制的有效性。
ControlNeXt不仅在计算资源和训练难度上大幅降低，同时保持了生成内容的高质量和多样性。它支持图像和视频的多样化控制，包括人体姿态控制等多种生成任务，并可与LoRA等技术结合，提供更灵活、稳定的生成体验。 ControlNeXt的创新不仅体现在技术层面，还在于其解决了传统可控生成方法存在的较高计算成本、GPU内存占用和推理时延等问题。通过交叉归一化技术，ControlNeXt在训练初期就能确保生成控制的有效性，降低对网络权重初始化的敏感度。 ControlNeXt的推出，标志着AI图像和视频生成领域的一次重大突破。其高效的控制能力和显著的性能提升，使其成为新一代轻量级视频生成控制工具的佼佼者，受到了广泛的关注和认可。 
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