本研究解决了多主体风格转移中样式属性定义模糊和一致性应用的难题，通过提出ICAS框架实现高效、可控的风格转移。此框架通过适应性微调预训练扩散模型的内容注入分支，结合IP适配器和ControlNet，确保了全局布局的忠实保持和局部风格的精确合成，显示出在有限数据条件下有效的风格转移能力。

360AI推出了新一代高效可控生成框架RelaCtrl，参数量减少85%，性能超越OminiControl。该框架优化了Diffusion Transformer的控制信号集成，提升了计算资源分配效率，实验结果显示生成质量和控制精度均表现优异。

腾讯优图与多所研究机构联合推出DynamicControl框架，提升文本生成图像的可控性。该框架通过动态选择控制条件，优化图像生成，实验结果显示其在可控性、图像质量和文本对齐方面表现优异。

本研究提出了一种新的铁路图像合成框架ContRail，结合ControlNet模型和多模态条件方法，生成高质量的铁路图像，以提升铁路特定任务的性能。

ControlNet的作者张吕敏推出了新项目IC-Light V2，显著提升了AI打光效果和细节保留能力，超越SD1.5。该工具支持在线体验，有效解决了风格化图片处理问题，用户反馈积极。

本研究针对在分布式设备上训练ControlNet模型时用户数据隐私保护的挑战，提出了一种新的分布式学习结构，消除了服务器需要回传梯度的需求。研究表明，与传统的联邦学习和分割学习相比，我们的算法大幅提高了分布式训练的效率，同时确保了用户隐私保护而不影响生成图像的质量。

本文介绍了ComfyUI中ControlNet的基本使用，通过姿态控制和局部重绘两个示例讲解了相关节点的使用。ControlNet是一个控制预训练图像扩散模型的神经网络，可以用于控制生成图像的内容。ControlNet的使用场景非常多，可以用于控制人物姿势、室内装修设计等。文章还介绍了ControlNet的官方地址和如何使用ControlNet进行图像生成。

本研究针对仅依赖文本指导的视频生成的局限性，提出了一种名为 EasyControl 的通用框架，该框架能够通过条件适配器传递和注入条件特征，从而以单一条件图控制视频生成。实验结果表明，该方法在多个验证数据集上的评估指标显著优于现有的先进方法，尤其在草图转视频生成任务中展现出卓越的性能。

贾佳亚团队推出了开源图像/视频生成引导工具ControlNeXt，可实现可控生成和视频动作控制。ControlNeXt支持多款SD系模型，训练参数少且收敛速度快。ControlNeXt通过轻量级卷积模块提取控制条件特征，采用交叉归一化对齐数据分布，加快收敛进程。项目主页：https://pbihao.github.io/projects/controlnext/index.html

ComfyUI用户的生产力大升级，Controlnet Union节点集成了多种控制效果，使用门槛降低。BizyAir提供了多个ControlNet Preprocessing节点，用户可以直接执行图像生成任务。安装BizyAir后，可以使用Controlnet Union节点，也可以与本地节点混合使用。

ControlNet作者张吕敏发布了新项目Paints-Undo，能将图像拆解成绘画过程视频。项目在GitHub上获得了600+星，受到网友好评。Paints-Undo包含多个模型，展示了绘画行为。发布了两个型号，可生成单帧或多帧视频。项目代码库提供本地部署方式。

ControlNet是ComfyUI的一种技能，可控制AI绘画的结构、姿势和画风，提高绘画质量。ComfyUI是定制性强的AI绘画工具，适合创作者。安装部署可选择本地或云端服务器。使用ControlNet需要安装插件，推荐ControlNet预处理器和高级ControlNet插件。ControlNet由加载器、应用和参考图片组成。应用有三个手动控制的参数：强度、开始时间和结束时间。预处理器可提取参考信息。多个ControlNet的使用方法和工作流可在AI绘画专栏查看。

接上篇，继续优化我们的黏土风 workflow。 引导图控制 来看看上篇里的最后一个case： 黏土风格效果还 […]

本文介绍了ComfyUI的ControlNet技能，提高AI绘画质量。ComfyUI具有高可定制性和自动化水平，但上手门槛较高。文章介绍了ComfyUI和ControlNet的安装部署方法。ControlNet由加载器、应用和参考图片组成，可生成符合条件的图片。推荐使用京东云智算服务平台进行部署，并提供相关活动和优惠信息。

通过像素级别的循环一致性优化生成的图像与条件控制之间的一致性来提高图像的可控性。