EasyControl：让DiT模型拥有ControlNet般强大操控，支持吉卜力画风转换
发布时间：2025-04-07 13:59:31 | 责任编辑：字母汇 | 浏览量：28 次
在人工智能绘画领域，扩散模型（Diffusion Model）正经历从基于Unet架构向基于Transformer架构(DiT)的转变。然而，DiT生态系统在插件支持、效率以及多条件控制等方面仍面临挑战。近日，由Xiaojiu-z领衔的团队推出了名为EasyControl的创新框架，旨在为DiT模型提供高效且灵活的条件控制能力，犹如为DiT模型装上了强大的“ControlNet”。
EasyControl并非简单的模型叠加，而是一套经过精心设计的统一条件DiT框架。其核心优势在于通过引入轻量级的条件注入LoRA模块（Condition Injection LoRA module）、位置感知训练范式（Position-Aware Training Paradigm）以及因果注意力机制（Causal Attention）与KV缓存(KV Cache)技术的结合，实现了显著的性能提升。这些创新设计使得EasyControl在模型兼容性（即插即用，风格无损控制）、生成灵活性（支持多种分辨率、宽高比和多条件组合）以及推理效率方面都表现出色。
EasyControl最引人注目的特性之一是其强大的多条件控制能力。从其代码库中可以看出，EasyControl支持多种控制模型，包括但不限于Canny边缘检测、深度信息、HED边缘草图、图像修复（Inpainting）、人体姿态（Pose，可以类比OpenPose）以及语义分割（Seg）。
这意味着用户可以通过输入不同的控制信号，精确地引导DiT模型生成符合特定结构、形状和布局的图像。例如，通过Canny控制，用户可以指定生成物体的轮廓;通过姿态控制，可以引导生成具有特定人物动作的图像。这种细致的控制能力极大地拓展了DiT模型的应用场景。
除了基础的结构控制，EasyControl还展现了强大的风格迁移能力，尤其是在吉卜力画风转换方面。据介绍，研究团队利用仅100张真实亚洲人脸和GPT-4o生成的吉卜力风格对应图像进行训练，开发出专门的LoRA模型。令人惊喜的是，该模型在将人像转化为经典吉卜力动画风格的同时，还能很好地保留原始面部特征。用户可以通过上传人像照片，并配合相应的提示词，轻松生成具有浓郁手绘动漫风格的艺术作品。项目方还提供了Gradio演示，方便用户在线体验这一功能。
EasyControl项目团队目前已经发布了推理代码和预训练权重。根据其Todo List，未来还将推出空间预训练权重、主体预训练权重以及训练代码，这将进一步完善EasyControl的功能，并为研究人员和开发者提供更全面的工具。
EasyControl的出现无疑为基于Transformer的扩散模型注入了强大的控制能力，有效地弥补了DiT模型在条件控制方面的不足。其对多种控制模式的支持，以及令人印象深刻的吉卜力画风转换能力，都预示着其在AI内容生成领域拥有广阔的应用前景。凭借其高效、灵活和易用的特点，EasyControl有望成为DiT模型生态中一个重要的组成部分。
GitHub
EasyControl 是一款基于 Diffusion Transformer (DiT) 架构的创新性控制框架，由 TiamatAI、上海科技大学、新加坡国立大学及LiblibAI 联合开发。它借鉴了 ControlNet 对 Stable Diffusion 的精细化控制能力，但将其应用于 DiT 模型，使其能够更灵活地生成 吉卜力风格 的手绘质感图像，同时支持多种控制模式（如线稿、姿态、深度图等）。
核心特点
1. 精准还原吉卜力风格
- 专门优化了 光影、色彩、情感表达，使生成的图像具备 《千与千寻》《龙猫》 等经典吉卜力动画的手绘质感。
- 训练数据包含 100张真实亚洲面孔，更贴合亚洲用户需求，同时能捕捉吉卜力作品的细腻情感。
2. 媲美ControlNet的灵活控制
- 7种控制模式（Canny、深度图、线稿、姿态、分割、修复、主题），可自由组合。
- Condition Injection LoRA 模块实现 控制信号与风格解耦，用户可单独调整风格或结构。
- 支持 文本提示、草图、参考图 等多种输入方式，精准控制角色姿态、场景布局。
3. 高效生成与工业级部署
- Causal Attention + KV Cache 技术，推理速度 提升40%。
- 轻量化设计（控制模块参数量<5%），支持 bfloat16 精度 & 显存复用，适合本地/云端部署。
- 适配 720P/1080P/2K 多种分辨率，并优化 空间语义理解，使生成图像更自然。
4. 完全开源 & 免费
- 代码、模型权重全部开源，无商业限制，支持 Hugging Face 在线体验 & 本地部署。
- 适用于 个人创作者、动漫工作室、游戏美术 等领域。
与ControlNet的对比
| 特性 | EasyControl (DiT架构) | 传统ControlNet (UNet架构) |
|---|---|---|
| 控制方式 | 支持7种控制模式 + LoRA风格解耦 | 主要依赖预定义控制信号（如OpenPose、Canny） |
| 风格适配 | 专精吉卜力风格，可扩展其他动画风 | 依赖额外LoRA/Checkpoint调整风格 |
| 生成效率 | 推理速度提升40% | 相对较慢，依赖优化手段 |
| 部署灵活性 | 轻量化，参数量<5% | 需额外优化显存占用 |
| 开源情况 | 完全开源，无商业限制 | 部分模型需授权 |
适用场景
- 动漫头像生成：上传真人照片，一键转换为吉卜力风格。
- 概念艺术设计：通过 线稿+深度图 控制，快速生成场景概念图。
- 游戏美术辅助：批量生成 角色立绘、背景素材，提升开发效率。
- 短视频/自媒体：快速制作 动画风格封面、插图。
EasyControl 的推出，标志着 DiT 模型在可控生成领域的重大突破，让吉卜力风格的创作不再是专业画师的专属，普通用户也能轻松实现高质量动画风作品！
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