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.1-dev-gguf - ComfyUI环境下的高效量化图像生成模型

AI绘图ComfyUIFLUX.1-devGGUFGithubHuggingface开源项目模型模型量化

FLUX.1-dev-gguf是black-forest-labs/FLUX.1-dev模型的GGUF量化版本，主要用于文本到图像的生成。此模型与ComfyUI-GGUF自定义节点完全兼容，并严格遵守原始许可条款。它为ComfyUI环境中的图像创作者提供了高效的生成工具。模型文件可以轻松部署到ComfyUI/models/unet目录中。通过量化技术，FLUX.1-dev-gguf在保持原模型性能的同时，提高了运行效率，使其成为图像生成任务的理想选择。

controlnet-canny-sdxl-1.0 - 基于SDXL的Canny控制网络模型生成高质量图像

AI绘图ControlNetGithubHuggingfaceSDXL人工智能生成图像控制开源项目模型

这是一个基于SDXL的Canny控制网络模型，经过1000万张高质量图像训练。模型采用数据增强、多重损失函数和多分辨率等技术，生成高分辨率图像。在美学评分和感知相似度方面优于其他开源Canny模型，适用于绘画和设计工作。支持真实和动漫风格图像生成，提供使用指南和示例代码。

control_v11p_sd15_softedge - 软边缘检测控制模型优化稳定扩散图像生成效果

ControlNetGithubHuggingface图像生成开源项目条件控制模型稳定扩散软边缘

control_v11p_sd15_softedge是基于ControlNet v1.1的软边缘检测图像控制模型。它能精确控制Stable Diffusion的图像生成过程，支持多种图像处理任务。相比前代模型，优化了训练数据集，提升了边界感知能力，解决了灰度图像过拟合问题，具有更强的鲁棒性。该模型可用于艺术创作、图像编辑等领域，为用户提供更灵活的图像生成控制。

control_v11p_sd15_openpose - 基于OpenPose的人体姿态控制AI图像生成模型

ControlNetGithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像生成姿态检测开源项目模型

这是一个基于Stable Diffusion v1-5的图像生成控制模型，专注于人体姿态控制。相比1.0版本，该模型改进了OpenPose实现，增强了手部和面部细节控制，并优化了训练数据集。它能生成更自然准确的图像，为创作者提供精确的人物姿态控制功能。该模型可与Stable Diffusion v1-5无缝集成，适用于需要精细人体姿态控制的AI图像生成场景。

control_v11p_sd15s2_lineart_anime - 动漫风格线稿的控制性扩散模型

ControlNetGithubHuggingfaceStable Diffusion开源项目文本到图像生成条件控制模型线稿动漫

该项目通过ControlNet为扩散模型添加条件输入，专注于动漫风格线条艺术。ControlNet适应性强，能在小数据集上稳健学习特定任务条件。结合Stable Diffusion v1-5，可以提升模型处理边缘图、分割图和关键点的能力，有助于扩展大规模扩散模型的应用。

control_v11p_sd15_canny - 边缘检测控制模型实现精准AI图像生成

ControlNetGithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像生成开源项目模型计算机视觉

control_v11p_sd15_canny是基于Stable Diffusion v1.5的ControlNet模型，用于边缘检测图像控制。该模型利用Canny算法生成的边缘图作为输入，精确控制AI图像生成。作为ControlNet v1.1的组成部分，它在数据质量和性能上较1.0版本有所提升。通过简单的Python代码即可实现，适用于艺术创作和图像编辑。

OpenFLUX.1 - 可定制的高速图像生成开源模型

AI绘图GithubHuggingfaceOpenFLUX.1图像生成开源开源项目模型模型微调

OpenFLUX.1是FLUX.1-schnell模型的改进版本，移除了蒸馏限制，支持进一步微调。该模型采用经典CFG方法，可在1-4步内生成高质量图像，为开发者提供了灵活的图像生成解决方案。OpenFLUX.1使用Apache 2.0许可，目前处于beta 0.1.0阶段，正在持续优化中。

sd-controlnet-scribble - 控制扩散模型增强：利用涂鸦图像实现条件控制

ControlNetGithubHuggingfaceStable Diffusion图像生成开源项目条件控制模型神经网络

ControlNet通过引入涂鸦图像等额外输入条件，为预训练的扩散模型提供条件控制，提升其生成能力。即使在训练数据集较少的情况下，该网络仍能保持良好的学习效果。模型支持在个人设备上训练，并可借助计算集群扩展到大规模数据集。此外，Stable Diffusion等扩散模型可与ControlNet结合，增强条件输入灵活性并拓展其应用领域。

controlnet-sd21 - Stable Diffusion 2.1 多功能图像控制模型合集

ControlNetGithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像控制开源项目模型深度学习

这是基于 LAION-Art 数据集训练的 Stable Diffusion 2.1 ControlNet 模型集合，集成了 Canny 边缘检测、深度图、姿态估计、线稿在内的11种图像控制功能。模型兼容 Automatic1111 WebUI，优化后的 safetensors 版本仅占用700MB存储空间，为AI图像生成提供多样化的控制选项。

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。

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