ControlNet 在视频生成中约束骨架姿态与边缘图的扩展应用 大家好，我是今天的讲师，很高兴能和大家一起探讨 ControlNet 在视频生成中的应用，特别是如何利用骨架姿态和边缘图进行更精细的视频内容控制。 ControlNet 是一种强大的神经网络架构，它允许我们在图像和视频生成过程中，通过额外的条件输入来实现对生成结果的精确控制。 接下来，我们将深入了解 ControlNet 的原理，并探讨其在视频生成中，如何利用骨架姿态和边缘图来实现各种有趣的应用。 1. ControlNet 的核心原理 ControlNet 的核心思想是利用“零初始化卷积层”来扩展现有的预训练扩散模型，使其能够接受额外的条件输入，而无需从头开始重新训练整个模型。 这种方法极大地提高了效率，因为我们可以利用预训练模型强大的生成能力，并在此基础上添加控制能力。 传统的扩散模型通常从随机噪声开始，逐步去噪生成图像。 ControlNet 在此基础上，引入了一个额外的分支，该分支接收条件输入（例如骨架姿态、边缘图等），并通过一系列卷积层进行处理。 这些卷积层的权重最初被初始化为零，这意味着在训练初期，Contr …