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flux-controlnet-canny-v3

Canny ControlNet的Flux图像生成

此项目提供了Canny ControlNet检查点,支持FLUX.1-dev模型,并可在ComfyUI中使用。ControlNet在1024x1024分辨率下训练,旨在提升图像的真实性和细节表现。可以通过GitHub仓库中的main.py或ComfyUI自定义节点来体验模型。示例结果和输入图像位于“Files and versions”部分,提供直观的模型表现展示。

controlnet-seg-room - 室内设计图像生成与自定义元素控制
AI绘图DiffusersGithubHuggingface室内设计开源项目控制网模型
controlnet-seg-room项目使用控制网络和细分图训练生成室内设计图像,用户可通过条件信息实现对房间对象的精细控制。项目结合来自BLIP和UperNet模型的元数据,以TPUv4和JAX框架优化,后转为PyTorch以配合Diffusers库,支持图像转换和修复,便于定制设计风格与房型,支持创意设计实现。
controlnet-openpose-sdxl-1.0 - 基于SDXL的OpenPose人体姿态控制模型
GithubHuggingfaceOpenPoseSDXL-controlnetStable Diffusion人工智能绘画图像生成开源项目模型
这是一个基于Stable Diffusion XL的ControlNet模型,专门用于OpenPose人体姿态控制。通过人体骨骼图,用户可以精确控制生成图像中的人物姿势。该模型支持Diffusers和ComfyUI框架,可用于创建多种姿势的人物图像。模型在LAION数据集上训练,具有良好的性能。
mflux - Mac专用的FLUX模型AI图像生成工具
AI绘图FLUXGithubHuggingface DiffusersMLXMacFLUX开源项目
mflux是基于Apple MLX框架的FLUX模型开源实现,为Mac设备优化的AI图像生成工具。它支持本地运行FLUX.1-Schnell模型,可生成1024x1024分辨率图像,无需云服务。项目代码简洁,专注于模型表达,适合学习和开发。未来计划支持更多FLUX模型和功能。
flux - 开源AI文本与图像转换框架
AI绘图APIFLUXGithubHugging Face开源项目模型推理
Flux是Black Forest Labs开发的开源AI框架,用于文本到图像和图像到图像的转换。该项目提供pro、dev和schnell三个模型版本,满足不同性能需求。Flux支持本地部署、API调用及Diffusers集成,具有良好的灵活性。其代码简洁,接口直观,便于创意工作者和开发者使用。
flux-RealismLora - Flux模型写实效果增强工具:LoRA微调技术应用
ComfyUIFLUX.1-devGithubHuggingfaceLoRA图像生成开源项目模型模型微调
flux-RealismLora项目为FLUX.1-dev模型提供LoRA微调功能,旨在提升图像生成的写实效果。XLabs AI团队开发的这一工具包含训练脚本和配置文件,支持LoRA和ControlNet微调技术。项目采用特定格式的图像数据集进行训练,并可与ComfyUI工作流程无缝集成。遵循FLUX.1 [dev]非商业许可证,flux-RealismLora为增强Flux模型的写实能力提供了实用解决方案。
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。
FLUX.1-dev-LoRA-AntiBlur - FLUX.1-dev基础上的深度景深增强LoRA模型
AI绘图FLUX.1-devGithubHuggingfaceLoRA图像生成开源项目模型深度景深
FLUX.1-dev-LoRA-AntiBlur是一个基于FLUX.1-dev的LoRA模型,旨在增强图像的深度景深效果。该模型能在保持图像质量的同时显著提升景深,并可与ControlNet等其他组件结合使用。模型使用简便,无需触发词,在diffusers中推荐使用1.0到1.5的缩放比例。用户可以通过Python代码进行本地推理,也可以在Shakker AI平台上在线生成图像。
LooseControl - 通用深度条件生成控制技术
AI绘图ControlNetGithubLooseControl图像生成开源项目深度条件控制
LooseControl是一种提升ControlNet能力的深度条件生成控制技术,实现了更通用的深度条件控制。该开源项目提供UI界面和Python API,支持基于粗略深度图的图像生成和风格保持编辑。LooseControl适用于多种场景,为计算机视觉和图像生成领域提供了新的研究方向。
ControlNeXt - 高效可控生成框架 实现图像视频多样化控制
ControlNeXtGithub人工智能可控生成图像生成开源项目视频生成
ControlNeXt是一个创新的可控生成框架,支持图像和视频的多样化控制。该项目大幅减少可训练参数,提高收敛速度和效率。基于Stable Diffusion等先进模型,ControlNeXt实现了包括人体姿态控制在内的多种生成任务。此外,它还可与LoRA等技术结合,提供更灵活、稳定的生成体验。
control_v1p_sd15_brightness - 提供灰度图像上色及色调重调功能
AI许可证GithubHuggingfaceStable Diffusion亮度控制图像上色开源项目模型灰度图像
该模型为Stable Diffusion提供亮度控制能力,采用ControlNet技术,能够实现灰度图像的上色及已生成图像的色调重调。
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