ControlNet系 条件付け¶
画像・2Dアート
オープンソース¶
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Condition Preference Optimization AIが発見
2025
生成された画像ではなく入力制御条件を直接比較することで、交絡因子を排除し、複数の制御タイプにわたって制御性を大幅に向上させる、制御可能な画像生成のための好みの学習手法。
controllabilitycontrolnetdiffusionpreference-optimization -
DC-ControlNet AIが発見
2025
グローバルな制御条件を個別の要素、コンテンツ、レイアウトの階層的なシステムに分離することで、複数条件による画像生成を高度かつ精密に制御するフレームワーク。
conditioningcontrolnetdiffusionmulti-condition -
EasyControl AIが発見
2025
FLUX.1などのDiffusion Transformer（DiT）モデルに対して、Canny、Depth、Poseなどの空間制御を効率的かつ柔軟に追加するフレームワーク。Condition Injection LoRA（CI-LoRA）を導入することで、パラメータ数と学習コストを大幅に削減しつつ、高品質な制御を実現します。
conditioningcontrolnetditfluxプロジェクト · GitHub · arXiv · Hugging Face
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FlexControl: Computation-Aware ControlNet with Differentiable Router for Text-to-Image Generation AIが発見
2025
学習可能なゲーティングメカニズムを使用して、各ノイズ除去ステップでアクティブにする拡散ブロックを動的に選択し、制御品質と計算効率の両方を最適化する、計算量を考慮したControlNetフレームワーク。
controlnetdiffusionefficiency -
Heeding the Inner Voice: Aligning ControlNet Training via Intermediate Features Feedback AIが発見
2025
ControlNetの中間生成段階全体で空間的一貫性を強制し、生成された画像と条件付き制御との間のアライメントを向上させるトレーニング戦略。
alignmentcontrolnetdiffusion -
Minimal Impact ControlNet AIが発見
2025
異なるControlNet間の競合を緩和することにより、拡散モデル内での複数の制御信号の統合を洗練させる新しいフレームワーク。無音または滑らかな制御信号が、無関係な領域でのテクスチャ生成を抑制してしまう問題を解決し、複数条件付き画像生成の忠実度と品質を向上させます。
conditioningcontrolnetdiffusionmulti-control -
NanoControl: A Lightweight Framework for Precise and Efficient Control in Diffusion Transformer AIが発見
2025
FluxなどのDiffusion Transformer（DiT）において、高精度かつ効率的な空間条件付けを行うために設計された軽量フレームワークであり、従来のControlNetアーキテクチャと比較してパラメータのオーバーヘッドと計算コストを大幅に削減します。
controlnetditfluxlightweight -
RelaCtrl: Relevance-Guided Efficient Control for Diffusion Transformers AIが発見
2025
Diffusion Transformer（DiT）向けに特別に設計された、効率的な制御可能生成フレームワーク。制御情報の重要性に基づいて異なるトランスフォーマー層間で計算リソースを動的に割り当てる関連性誘導制御を導入し、パラメータと計算のオーバーヘッドを大幅に削減します。
controlnetditefficient -
SemanticControl AIが発見
2025
ControlNetにおいて緩く整列された視覚的条件を処理するための学習不要のアプローチであり、空間的条件がテキストプロンプトと完全に一致しない場合でも堅牢な画像生成を可能にする。
conditioningcontrolnettraining-free -
ComfyUI-Anima-LLLite AIが発見
2024
ComfyUI-Anima-LLLiteは、DiTベースのAnimaモデル向けに調整されたControlNet-LLLiteのカスタムノード実装です。推論時にDiffusion Transformer（DiT）アーキテクチャに対して軽量な低ランク空間条件付けを適用することができます。
conditioningcontrolnetditlightweight -
ControlNet++ (ControlNet-Union SDXL) AIが発見
2024
単一の統一モデル内で10種類以上の制御条件（canny、openpose、depth、lineartなど）を性能低下なしにサポートする、Stable Diffusion XL（SDXL）向けのオールインワンControlNetアーキテクチャ。
conditioningcontrolnetsdxlunion -
ControlNet-LLLite (ComfyUI) AIが発見
2024
ControlNet-LLLiteは、従来のControlNetモデルに代わる軽量なLoRA風のアーキテクチャであり、UNetのAttentionレイヤーに低ランクの空間条件付けを直接注入します。Canny、深度、線画などのタスクにおいて、高品質な制御を維持しながら、VRAMとディスク容量（通常チェックポイントあたり30MB未満）を大幅に削減します。
conditioningcontrolnetlightweightsdxl -
ControlNeXt: Powerful and Efficient Control for Image and Video Generation AIが発見
2024
ControlNeXtは、重い追加ブランチを軽量なアダプターに置き換えることで、画像および動画生成における強力な空間制御を維持しながら、学習と推論のオーバーヘッドを削減する、ControlNetに代わる高効率な手法です。
adapterconditioningcontrolnetefficient -
Ctrl-Adapter AIが発見
2024
既存の空間制御モデル（ControlNetなど）を、再学習なしで任意の新しいテキスト画像・テキスト動画拡散モデルのバックボーンに適応させる、効率的かつ汎用的なフレームワーク。軽量なアダプター層を介して特徴空間の不一致を解消し、異なるモデルアーキテクチャ間での多様な条件付け信号の迅速な統合を可能にします。
adapterconditioningcontrolnetmulti-modal -
Ctrl-X: Controlling Structure and Appearance for Text-To-Image Generation Without Guidance AIが発見
2024
追加の学習やガイダンスを必要とせず、フィードフォワード構造制御とセマンティックを考慮した外観転送を設計することで、テキストから画像への拡散モデルにおいて構造と外観の両方を精密に制御できるフレームワーク。
appearance-transfercontrolnetstructure-controltraining-free -
InstantID: Zero-shot Identity-Preserving Generation in Seconds AIが発見
2024
特化型ControlNetを利用して顔のランドマークとアイデンティティ特徴を条件付けることで、単一の参照画像から高精度なキャラクター生成を可能にする、チューニングフリーのアイデンティティ保持生成手法。
controlnetface-conditioningidentity-preservingsdxl -
MistoControlNet-Flux-dev AIが発見
2024
FLUX.1-devモデル向けに訓練された高精度なControlNetモデルのコレクション。高度な線画およびエッジベースのコンディショニングのためのMistoLineを含む。
conditioningcontrolnetfluxlineart -
MistoLine AIが発見
2024
多様なスケッチや線画スタイルを高精度に処理するためにAnylineプリプロセッサを活用する、適応型線画コンディショニング向けに設計された汎用かつ堅牢なSDXL-ControlNetモデル。
anylinecontrolnetlineartsdxl -
OminiControl: Minimal and Universal Control for Diffusion Transformer AIが発見
2024
FLUX.1などの事前学習済みDiffusion Transformer（DiT）アーキテクチャに対して、空間的に整合した条件や被写体駆動型の画像条件を最小限のパラメータ追加で統合する汎用的なフレームワーク。
controlnetditfluxparameter-efficientGitHub · arXiv · Hugging Face
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RepControlNet: ControlNet Reparameterization AIが発見
2024
RepControlNetは、ControlNetの構造的再パラメータ化手法を提案し、推論時に制御ブランチをメインの拡散モデルのバックボーンに融合させることを可能にします。これにより、高品質な制御生成を維持しながら、制御ネットワークによる追加の計算オーバーヘッドとパラメータ数を削減します。
controlnetdiffusionreparameterizationsdxl -
SmartControl: Enhancing ControlNet for Handling Rough Visual Conditions AIが発見
2024
SmartControlは、大まかな、または位置がずれた視覚的条件を処理するために設計されたControlNetの拡張機能であり、視覚的なアーティファクトを生成することなく、不正確な空間プロンプトをモデルが適応的に解釈できるようにします。
conditioningcontrolnetrobustnesssketch -
Stable Diffusion 3.5 Large ControlNets AIが発見
2024
Stable Diffusion 3.5 Large向けにStability AIから公式リリースされた、Blur、Canny、Depthを含むControlNetモデル。精密な構造的・空間的コンディショニングを可能にする。
conditioningcontrolnetsd3.5stability-aiGitHub · Hugging Face · 公式サイト
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VideoX-Fun AIが発見
2024
Canny、深度、ポーズ、MLSDなどの制御をサポートする多機能なControlNet Unionモデルの公式実装を提供する、制御可能な画像および動画生成のための柔軟なフレームワーク。
conditioningcontrolnetfluxvideo-generation -
When ControlNet Meets Inexplicit Masks: A Case Study of ControlNet on its Contour-following Ability AIが発見
2024
本論文は、ノイズや不鮮明さを含むユーザー提供マスクを処理する際のControlNetの輪郭追従能力を分析し、劣化した制御信号下でも空間的な制御性を高め不要なアーティファクトを低減するShape-aware ControlNetを提案しています。
conditioningcontrolnetmask-conditioning -
XLabs-AI FLUX ControlNet AIが発見
2024
FLUX.1-devモデル向けに特別にトレーニングされた、Canny、HED、DepthなどのControlNetモデル群。精密な空間誘導と構造制御を可能にします。
conditioningcontrolnetdiffusionflux -
2023
エッジ・深度・ポーズ・線画などの空間的条件付けを拡散モデルに追加し、レイアウトやスケッチで制御した生成を可能にする。制作ワークフローの中核技術。
conditioningdepthpose -
ControlNet-XS AIが発見
2023
制御可能な画像生成をフィードバック制御システムとして捉えることで、標準的なControlNetに代わる高効率なアーキテクチャを提案。制御ブランチのパラメータ数を削減し、直接的なフィードバック接続を確立することで、制御の忠実度を維持しながら、推論の高速化と計算オーバーヘッドの削減を実現します。
conditioningcontrolnetdiffusionefficient -
FreeControl: Training-Free Spatial Control of Any Text-to-Image Diffusion Model with Any Condition AIが発見
2023
多様な空間条件をサポートし、異なるモデルアーキテクチャやチェックポイントで動作する、トレーニング不要の制御可能なテキスト画像生成手法。従来のControlNetのように補助的な条件付けモジュールを学習させることなく、構造的な制御を可能にします。
controlnetspatial-controltraining-free -
2023
拡散モデルに画像プロンプトの条件付けを追加する軽量（約100MB）アダプタ。参照画像でスタイルや被写体を制御でき、一貫したキャラクター・スタイル転写に便利。
conditioningimage-promptreference -
LooseControl: Lifting ControlNet for Generalized Depth Conditioning AIが発見
2023
LooseControlは、拡散モデルにおける深度条件付けを一般化し、詳細な深度マップの代わりに、大まかな、または緩い深度マップを使用して、シーンの境界を制御し、3Dレイアウトを編集できるようにします。
conditioningcontrolnetdepthlayout -
Meta ControlNet: Enhancing Task Adaptation via Meta Learning AIが発見
2023
ControlNetのタスク適応速度を向上させるために設計されたメタ学習フレームワークであり、新しい条件付き制御タスクに必要なトレーニングステップ数を削減します。
adaptationcontrolnetmeta-learning -
Uni-ControlNet AIが発見
2023
複数の空間的な条件付け信号を単一の統合されたControlNetモデルに統合する、オールインワンの制御フレームワーク。Cannyエッジ、深度マップ、人間のポーズなどの多様な入力を用いた同時または個別の制御を可能にし、タスクごとに個別のモデルチェックポイントを必要としないため、ストレージとデプロイのコストを大幅に削減します。
conditioningcontrolnetdiffusionmulti-control -
UniControl AIが発見
2023
エッジマップ、深度マップ、セグメンテーションマスク、ポーズなどの複数の視覚的制御条件を、タスク認識型HyperNetを用いて単一のフレームワークに統合した、統一制御可能なテキスト画像生成拡散モデル。
conditioningcontrolnetmulti-taskGitHub · arXiv · Hugging Face
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X-Adapter: Adding Universal Compatibility of Plugins for Upgraded Diffusion Model AIが発見
2023
SD 1.5用のControlNetやLoRAなどの事前学習済みプラグインを、再学習することなくSDXLなどのアップグレードされたテキスト画像拡散モデルで直接動作可能にするユニバーサルアダプターフレームワーク。
adaptercompatibilitycontrolnetsdxl
