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。

control_v11p_sd15_lineart - 基于ControlNet的Stable Diffusion线稿生成控制模型

AI图像生成ControlNetGithubHuggingfaceStable Diffusion图像处理开源项目机器学习模型

ControlNet v1.1 lineart是Stable Diffusion的线稿控制模型，通过输入线稿图像实现对生成结果的精确引导。该模型基于OpenRAIL许可证开源，支持草图转成品图像、线稿自动上色等功能，可与Stable Diffusion v1-5完美集成。作为专业的AI图像生成工具，它为数字艺术创作提供了更精准的控制方式。

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。

FLUX.1-dev-Controlnet-Inpainting-Alpha - 阿里妈妈创意团队开发的FLUX图像修复控制模型

AI绘图ControlNetFLUX.1-devGithubHuggingfaceStable Diffusion图像修复开源项目模型

阿里妈妈创意团队基于FLUX.1-dev模型开发的图像修复控制模型，采用ControlNet技术实现精准的图像修复和编辑。模型在1200万张数据集上训练，适配768x768分辨率，支持ComfyUI和Diffusers框架调用。经实测对比SDXL-Inpainting模型，在图像修复质量上展现出明显优势。目前发布alpha版本，持续改进中。

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。

sd-webui-controlnet - 为Stable Diffusion WebUI增添高度可控的图像生成功能

AI绘图ControlNetGithubStable DiffusionWebUI图像生成开源项目

sd-webui-controlnet扩展为Stable Diffusion WebUI集成了ControlNet功能。它支持多种控制模型和预处理器,实现像素级精确控制,兼容高分辨率修复和上采样脚本。用户可调整提示词与控制网络的权重,还可使用参考图像进行无模型控制。该扩展显著提升了Stable Diffusion的可控性,为AI图像生成开启更多可能性。

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 - 高质量文本生成图像的开源AI模型

FLUX.1GithubHuggingface人工智能图像生成开源模型开源项目模型深度学习

FLUX.1-dev是一个开源的AI图像生成模型，拥有120亿参数。该模型采用整流流变换器技术，可根据文本描述生成高质量图像，在输出质量和提示跟随方面表现优异。FLUX.1-dev开放模型权重，旨在推动科研发展和艺术创新。它支持个人、科研和商业用途，可通过多种API和工具使用，为AI图像生成领域提供了新的可能性。

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。

flux-ip-adapter - 针对FLUX.1-dev的IP-Adapter模型用于高质量图像生成

ComfyUIFLUX.1-devGithubHuggingfaceIP-Adapter人工智能图像生成开源项目模型

该项目为FLUX.1-dev模型开发了IP-Adapter检查点，支持512x512和1024x1024分辨率的图像生成。模型持续优化中，并提供ComfyUI自定义节点和工作流程示例。用户可通过官方仓库或ComfyUI进行测试。目前处于beta阶段，可能需要多次尝试以获得最佳效果。项目遵循FLUX.1 Non-Commercial许可协议。

ControlNetPlus - 多条件控制的AI图像生成与编辑工具

AI绘图ControlNet++GithubSDXL图像生成图像编辑开源项目

ControlNetPlus是一款支持多种控制条件的AI图像生成和编辑工具。该项目采用创新架构，可处理10多种控制条件并生成高分辨率图像，同时支持多条件输入而不增加计算负载。经SDXL全面实验，ControlNetPlus在控制能力和图像质量方面表现出色。ProMax版本还提供图块去模糊、变化和超分辨率等高级编辑功能。此外，ControlNetPlus可与其他开源SDXL模型和Lora模型兼容，为图像生成和编辑提供了灵活的解决方案。

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