t2i-adapter-canny-sdxl-1.0

T2I适配器结合Canny检测提升稳定扩散XL的条件控制

稳定扩散图像生成深度学习 Huggingface T2I-Adapter 开源项目模型 Github 边缘检测

T2I适配器通过Canny边缘检测增强稳定扩散模型的条件控制能力，由腾讯ARC和Hugging Face联合开发。该模型经由多任务学习在超过300万的高分辨率图文对上训练了20000步，实现了文本到图像生成的更高可控性。使用者需安装必要的依赖，并结合指定的模型与调度程序，以提高图像生成质量。

stable-diffusion-2-depth - 基于深度感知的Stable Diffusion AI图像生成模型

GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像生成开源项目机器学习模型深度学习

stable-diffusion-2-depth是基于Stable Diffusion 2的深度感知AI图像生成模型。它在原有基础上增加了处理MiDaS深度预测的输入通道，实现了额外的条件控制。该模型能够根据文本提示生成和修改高分辨率图像，主要应用于AI安全部署研究、模型局限性探索和艺术创作等领域。作为开源项目，stable-diffusion-2-depth为AI图像生成技术的进步提供了新的可能性。

stable-diffusion-v1-5 - 文本到图像生成的多平台兼容潜在扩散模型

AI绘图GithubHuggingfaceStable Diffusion开源项目文本到图像模型生成对抗网络生成艺术

Stable Diffusion v1-5 是一个使用潜在扩散技术的文本到图像生成模型，可生成高逼真度的图像。该模型经过多次优化与微调，兼容Diffusers库及多种用户界面，强调安全性并配备NSFW检查器，适用于研究、艺术创作及设计领域。此模型针对不同GPU环境设计，具有高效的生成性能。

Lumina-T2X - Lumina-T2X项目：多模态文本转换的流式扩散模型

GithubLumina-T2X多模态生成大型扩散变换器开源项目文本转换高分辨率图像生成

Lumina-T2X利用基于流的扩散变换器，实现文本向多种模态、分辨率和持续时间的转换，包括图像、音频和视频。其功能还包括高分辨率生成、多轮对话、深度图和分割图估计等。项目提供多语言提示和表情符号支持，适用于多种智能生成需求。访问项目页面了解更多详情和使用案例。

res-adapter - 扩散模型的无缝分辨率适配器

AI绘图GithubResAdapter分辨率适配图像生成开源项目扩散模型

ResAdapter是一款轻量级分辨率适配器，可集成至各类扩散模型中实现任意分辨率图像生成。无需额外训练和推理，ResAdapter通过少量参数(SD1.5为0.9M, SDXL为0.5M)支持广泛的分辨率范围。项目提供使用指南、预训练权重及与多种模型的集成示例，展示了其在文本生成图像和图像编辑等任务中的应用效果。

Diffusers_IPAdapter - 基于Diffusers的多功能IPAdapter实现

AI绘图DiffusersGithubIPAdapter图像处理开源项目深度学习

Diffusers_IPAdapter是基于Hugging Face Diffusers的IPAdapter模型实现。该项目支持多输入图像处理、权重调整和负面图像输入，提供了统一的IPAdapter类接口。其简洁的代码结构便于维护，使用户能轻松实现高质量图像生成和编辑。这一工具适合需要精细控制图像生成的研究人员和开发者使用。

X-Adapter - 实现旧版扩散模型插件通用兼容的适配器

ControlNetGithubStable DiffusionX-Adapter开源项目扩散模型插件兼容

X-Adapter是一个通用适配器，使旧版扩散模型（如SD1.5）的预训练插件能够直接与升级后的模型（如SDXL）兼容，无需重新训练。该项目支持ControlNet、LoRA等多种插件，提供了设置指南、推理代码和使用示例，提高了模型升级后的灵活性和效率。这为研究人员和开发者提供了实用的工具和资源。

LLM-groundedDiffusion - 优化文本到图像合成的提示理解能力

GPT-4GithubHuggingFaceLLM-grounded DiffusionStable DiffusionTMLR开源项目

本项目通过将大型语言模型（LLM）与文本到图像扩散模型结合，提高了提示理解能力。LLM负责解析文本请求，生成中间表示如图像布局，最终通过稳定扩散模型生成高质量图像。项目支持多种生成方法和开源模型，用户可自行设置实现自托管，从而节约API调用成本。项目更新频繁，包括支持高分辨率生成和集成SDXL精炼器等功能。

controlnet-sd21-depth-diffusers - 控制稳定扩散与艺术生成的革新选择

GithubHuggingfaceStable Diffusiondiffusers开源项目控制网模型艺术语言模型

controlnet-sd21-depth-diffusers 是稳定扩散2.1模型的初始版本，着重结合深度与艺术。这一模型在laion-art子集上训练，通过使用diffusers技术，提高了图像生成的控制能力。适合研究图像生成技术和艺术的用户，强调使用上的道德考量。感谢ControlNet和脚本转换贡献者的支持，确保功能实现的高质量与灵活性。

kencanmix_v1.5 - 稳定扩散与文本到图像生成的优化方案

AI绘图GithubGoogle colabHuggingfacediffusersstable-diffusion开源项目文本到图像模型

kencanmix_v1.5通过整合稳定扩散和谷歌Colab，提供了卓越的文本到图像转换能力，示例图片体现了创新的推理技术，为图像生成探索开辟了新的方向。

sd-controlnet-mlsd - 结合M-LSD直线检测优化Stable Diffusion的图像生成

ControlNetGithubHuggingfaceM-LSDStable Diffusion开源项目扩散模型条件输入模型

该项目介绍了ControlNet神经网络结构，通过加入M-LSD直线检测等条件来控制大规模扩散模型，适用于Stable Diffusion。ControlNet能够在小数据集下进行稳健学习，且可在个人设备上快速训练。项目提供了多种检查点，涵盖边缘检测、深度估计和关键点检测，丰富了大规模扩散模型的控制方式，有助于推进相关应用的发展，最佳效果在Stable Diffusion v1-5结合使用时体现。

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