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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。

flux-lora-film-noir - 以高对比黑白风格生成电影胶片风格的图像
Film NoirGithubHuggingfacestable-diffusion图片生成开源项目模型高对比度黑白风格
该项目通过FLUX.1-dev基础模型生成高对比的黑白影像,使用“in the style of FLMNR”触发Film Noir风格的图像。此技术融合了LoRA与Stable Diffusion,呈现出电影胶片风格,适用于创作戏剧性阴影和高强度场景的艺术效果。项目采用非商业许可,便于探索和下载使用,并提供丰富示例以展示其应用潜力。
ComfyUI-Anyline - 基于TEED技术的高精度线条检测预处理器
AnylineControlNetGithub图像边缘提取开源项目线条检测预处理器
ComfyUI-Anyline是基于TEED技术的ControlNet线条预处理器,可从各类图像中提取物体边缘、细节和文本内容。它能快速生成清晰边缘和高保真度的线条图,用于Stable Diffusion的条件生成输入。Anyline在轮廓准确性、细节保留和文字识别方面表现优异,有效减少噪声。结合MistoLine ControlNet模型,Anyline能在SDXL工作流中实现精确控制和强大的生成能力。
ComfyUI-Easy-Use - ComfyUI自定义节点集成包 提升AI图像生成效率
ComfyUIGithubStable Diffusion图像生成工作流开源项目自定义节点
ComfyUI-Easy-Use集成了多种流行自定义节点,优化界面并简化工作流程,支持通配符和Lora技术。该项目集成了多种AI模型的简化流程,提供XYplot扩展和Fooocus涂抹等功能,在保持灵活性的同时提升了图像生成效率。此工具包适合寻求提高ComfyUI使用效率的AI图像创作者,为用户带来更流畅的创作体验。
CustomNet - 创新的物体定制与多视角生成扩散模型
CustomNetGithub对象定制开源项目文本生成图像深度学习视角控制
CustomNet是一个创新的文本到图像扩散模型框架,专注于物体定制和多视角生成。该模型整合了3D新视角合成能力,实现物体空间位置和视角的灵活调整,同时保持物体身份。CustomNet无需测试时优化,可同时控制视角、位置和文本,在身份保持、多样性和协调性方面表现出色。这一技术为物体定制和图像生成领域开辟了新的可能性。
ArtLine - 自动生成精美肖像线条艺术的开源项目
AI绘图ArtLineControlNetGithub开源项目线描艺术自注意力机制
ArtLine项目旨在自动生成精美的肖像线条艺术。整合了ControlNet与ArtLine,该模型不仅能识别面部特征,还能根据指令调整图像风格。项目采用自注意力机制、渐进式缩放和感知损失技术,使其在不同姿态和背景下表现出色。项目持续改进,将解决背景和阴影识别问题,提供更好的用户体验。
FluxAI.art - Flux.1 AI图像生成器:文本转化为高质量图像的强大工具
AI工具AI绘图Black Forest LabsFlux.1人工智能图像生成
FluxAI.art提供由Black Forest Labs开发的Flux.1 AI图像生成器在线服务。平台包含专业版、开发版和快速版三种模型,用户可通过文本描述生成高质量逼真图像。Flux.1采用混合架构和流匹配技术,在图像质量、提示词遵循度和生成速度方面表现优异,是艺术家、设计师和开发者的理想AI图像创作工具。
ComfyUI-TCD - 高效精细的AI图像生成采样器
AI绘图ComfyUIGithubLoRATCD图像生成开源项目
ComfyUI-TCD是ComfyUI的自定义节点,实现了TCD论文中提出的高效图像生成采样器。它不仅能以较少采样步骤生成清晰细节,还支持通过参数调整控制图像细节丰富度。项目包含示例工作流程和兼容LoRA模型,有助于快速掌握并获得高质量图像生成结果。
ml-cvnets - 灵活的计算机视觉模型训练库
CVNetsGithub图像分类对象检测开源项目模型训练计算机视觉
CVNets是一个计算机视觉库,支持研究人员和工程师训练和评估多种计算机视觉模型,包括对象分类、对象检测和语义分割等任务。最新版本引入了直接处理文件字节的Transformer和高效在线增强,支持如Mask R-CNN、EfficientNet、Swin Transformer和ViT等模型,并增强了蒸馏功能。
Awesome-Controllable-Generation - 可控生成技术前沿 ControlNet到DreamBooth及最新进展
Github人工智能可控生成开源项目扩散模型文本到图像深度学习
该项目收集了扩散模型中可控生成的前沿论文和资源,涵盖ControlNet、DreamBooth等开创性工作及图像、视频、3D生成的最新应用。内容包括精细合成控制、主题驱动生成和复杂布局操作等技术,汇集80余篇精选论文,全面覆盖可控生成领域的多种技术和应用,为相关研究者提供重要参考。
UniControl - 优化多任务条件生成的统一扩散模型
GithubUniControl任务推理开源项目控制生成模型训练视觉生成
UniControl项目展示了一种新的多任务条件生成模型,支持多种语言提示,通过增强的预训练文本到图像扩散模型和任务感知的HyperNet,实现高精度图像生成和多任务适应。实验结果表明,UniControl在多个单任务控制方法上表现更佳,是可控视觉生成领域的重要进展。
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