flux-controlnet-depth-v3

基于深度控制网络的1024分辨率图像生成控制器

图像深度控制人工智能生成 ControlNet 图形工作流 Huggingface Github 开源项目模型 FLUX

FLUX.1-dev模型的Depth ControlNet控制器，专注于1024x1024分辨率的图像生成控制。v3版本在真实度方面有显著提升，集成ComfyUI支持，提供训练脚本、配置文件和推理演示。项目支持通过GitHub仓库和ComfyUI工作流快速部署使用。

flux-controlnet-canny-v3 - Canny ControlNet的Flux图像生成

AI绘图ControlNetFluxGithubHuggingfaceStable Diffusion图像生成开源项目模型

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.1-dev-Controlnet-Canny - 多尺度图像生成技术的应用及其未来潜力

ControlNetDiffusersFLUX.1-devGithubHuggingfacefuturistic开源项目文本生成图像模型

FLUX.1-dev-Controlnet-Canny项目实现了首个版本的训练，提供在多尺度下的图像生成能力。该项目依托ControlNet和Diffusers技术，以1024x1024像素规模进行训练，使用8x8的批量大小和30K次训练步数，确保模型生成稳定且高质量的图像。支持最新的Diffusers版本运行，适合生成具有未来感的都市图像演示，具有极大的应用潜力。

FLUX.1-dev-Controlnet-Union - 多控制模式文本到图像生成技术

FLUX.1-devGithubHuggingface图像生成开源社区开源项目控制模式模型模型训练

FLUX.1-dev-Controlnet-Union是一个整合多种控制模式的文本到图像生成工具，支持canny、tile、depth等模式。当前已经发布beta版本，旨在推动开源社区及Flux生态系统的发展。尽管模型仍在训练中，但在多ControlNets集成方面已展示出优异性能。使用FluxMultiControlNetModel，可以在特定条件下实现高效图像生成。推荐从GitHub获取最新版本以获得最佳支持。

FLUX.1-dev-ControlNet-Union-Pro - FLUX.1-dev系列七模式控制网络模型助力高级图像生成

ControlNetFLUX.1-devGithubHuggingface人工智能图像生成开源项目模型深度学习

FLUX.1-dev-ControlNet-Union-Pro是一款升级版控制网络模型，集成了7种控制模式。作为FLUX.1-dev-Controlnet-Union的进阶版本，该模型经过更深入的训练，提高了图像生成的精确度。它支持与其他ControlNet模型协同工作，控制强度建议设置在0.3到0.8之间。这一多功能模型能够满足各类复杂的图像生成需求，为图像创作提供更精细的控制选项。

flux-controlnet-collections - FLUX.1-dev专用ControlNet模型集合优化图像生成控制

ComfyUIControlNetFLUX.1-devGithubHuggingface图像生成开源项目模型深度学习

该项目为FLUX.1-dev模型提供了优化的ControlNet检查点，包含Canny、HED和Depth(Midas)三种模型。这些ControlNet经1024x1024分辨率训练，支持ComfyUI直接使用。项目还提供自定义节点和工作流程，便于快速实现。这些工具能够提升图像生成的精确控制，增强AI图像创作效果。

control_v11f1p_sd15_depth - 基于深度图的ControlNet模型为Stable Diffusion提供精准深度控制

ControlNetGithubHuggingfaceStable Diffusion图像处理图像生成开源项目模型深度估计

control_v11f1p_sd15_depth是ControlNet v1.1系列的深度图控制模型。它通过深度信息精确控制图像生成，支持多种深度估计方法。相比1.0版本，新模型优化了训练数据，提高了预处理器兼容性，增强了通用性和鲁棒性。该模型可与Stable Diffusion等扩散模型配合使用，为图像生成提供精确的深度控制。

Flux.1-dev-Controlnet-Upscaler - 基于ControlNet的Flux.1-dev兼容图像超分辨率模型

ControlNetGithubHuggingface人工智能图像增强图像处理图像超分辨率开源项目模型

Jasper研究团队开发的Flux.1-dev ControlNet超分辨率模型，专门处理低分辨率图像。采用合成复杂数据降质方案训练，可将图像分辨率提升4倍。基于diffusers库实现，支持高斯噪声、泊松噪声、图像模糊和JPEG压缩等多种图像降质处理。该模型与Flux.1-dev完全兼容，提供高质量的图像超分辨率功能。

controlnet-depth-sdxl-1.0 - SDXL深度控制网络模型优化图像生成效果

GithubHuggingfaceSDXL-controlnet人工智能图像生成开源项目扩散模型模型深度控制

controlnet-depth-sdxl-1.0是基于Stable Diffusion XL的深度控制网络模型，利用深度图引导图像生成。该模型在300万图像-文本对上训练700 GPU小时，采用fp16混合精度，支持高分辨率输出。项目提供详细使用说明和代码示例，便于集成到SDXL管道中，有助于提升生成图像的质量和细节。

control_v11e_sd15_ip2p - 更好地控制扩散模型的图像处理能力

ControlNetGithubHuggingface图像生成开源项目扩散模型条件输入模型稳态扩散

本项目利用ControlNet v1.1提供了一种神经网络结构，能够通过附加条件控制预训练的大型扩散模型，与Stable Diffusion兼容。其支持指令化像素到像素的控制，通过边缘图、分割图和关键点等条件输入丰富图像生成方式。即便在小规模数据集下，ControlNet也能在个人设备上快速训练，相关源码及文档可在HuggingFace平台获取，适用于多种图像生成任务，提升图像处理灵活性。

sd-controlnet-depth - 结合深度估计的文本到图像扩散模型

ControlNetGithubHuggingface图像生成开源项目条件控制模型深度估计稳定扩散

ControlNet通过深度估计条件增强了Stable Diffusion等模型，允许在个人设备和高性能集群上进行快速训练，即使数据集较小。开发者Lvmin Zhang与Maneesh Agrawala提出的模型具有灵活性，加强了扩散模型的控制方式，推进应用实现。其多种检查点以不同条件训练，提供精细的生成控制。

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