Diffusion Models视频生成-博客汇总
前言：相比于基于UNet结构的视频生成模型，DiT结构的模型最大的劣势在于生态不够完善，配套的ControlNet、IP-Adapter等开源权重不多，导致难以落地。最近DiT-based 5B的ControlNet开源了，相比于传统的ControlNet有不少改进点，这篇博客将从原理和代码上重点解读一下。
目录
原理讲解
代码讲解
DataLoader
第一步：VAE压缩Pose编码
第二步：直接concat
第三步：转换成embedding
效果
总结
原理讲解
基于开源的CogVideox FUN 5B模型，使用Pose控制信号替代了原本的mask信号，将控制信号使用VAE编码后作为Guidance与latent一起进入patch流程。
在0.48m数据中进行了筛选，选择出大约20000包含人像的视频与图片进行pose提取，作为condition控制信号进行训练。
在进行训练时，我们根据不同Toke
