RelaCtrl

给 DiT 图像生成装上轻量控制开关，精准控制不拖慢速度

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 图像生成 🍴 复刻 35 🐛 待处理 22 👀 关注 26
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 386
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，免费使用，需自行部署。

项目预览

RelaCtrl 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类图像生成
开发团队360CVGroup
官网地址https://360cvgroup.github.io/RelaCtrl
GitHubhttps://github.com/360CVGroup/RelaCtrl
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，免费使用，需自行部署。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
主要语言Python
技术栈/模型controlled-generation,controlnet,efficient-dit,image-generation
GitHub 星标★ 386
上线时间2025-02-21 00:00:00
代码更新2025-05-10
仓库体积91.6 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

RelaCtrl 是一个面向 Diffusion Transformer（DiT）架构的高效 ControlNet 实现，旨在解决现有 ControlNet 在 DiT 模型上计算开销大、控制精度不足的问题。它通过引入关系感知的控制机制，在保持生成质量的同时，显著降低额外计算成本，实现对图像生成过程的结构化控制（如边缘、深度、姿态等）。项目核心能力包括：轻量级控制分支设计、与主流 DiT 生成器无缝集成、支持多种条件输入。目前处于早期阶段，代码开源，适合研究者和开发者探索高效可控图像生成方案。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 386

核心亮点

  • 针对 DiT 架构专门优化，相比通用 ControlNet 计算效率更高
  • 关系感知控制机制，能更精准地保持图像结构一致性
  • 代码结构清晰，易于集成到现有 DiT 生成流程中

不足之处

  • 项目处于早期阶段，文档和示例较少，上手门槛较高
  • 仅支持 DiT 系列模型，对传统 CNN 生成器不适用

适用场景

  • 在 DiT 模型上实现边缘、深度等条件控制的图像生成
  • 需要低延迟、低资源消耗的实时可控生成场景
  • 研究高效可控生成方法的学术实验与对比

替代项目

ControlNet、ControlNet-XS、T2I-Adapter

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