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controlnet-depth-sdxl-1.0

SDXL深度控制网络模型优化图像生成效果

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。

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。
controlnet-openpose-sdxl-1.0 - 基于SDXL的开源人体姿态控制模型
ControlNetGithubHuggingfaceSDXL人体姿态检测图像生成开源项目机器学习模型
controlnet-openpose-sdxl-1.0是一个基于SDXL开发的人体姿态控制模型,通过OpenPose技术实现对AI生成图像中人物姿态的控制。模型在HumanArt数据集上达到0.357 mAP指标,可用于生成真实人物和动漫风格图像。该项目基于stabilityai的SDXL基础模型开发,采用Apache 2.0许可证发布。
control_v11p_sd15_mlsd - 条件控制的优化:提升大规模Diffusion模型的定制化能力
ControlNetGithubHuggingfaceStable Diffusion图像调控开源项目扩散模型文本到图像生成模型
ControlNet v1.1通过引入额外的输入条件,实现对大型Diffusion模型的精细化控制。该模型在小数据集环境下也能高效学习,并支持在个人设备上进行快速训练。借助ControlNet,Stable Diffusion等模型能够采用如边缘图、分割图和关键点等条件输入,增强控制能力,推动相关应用的发展。
control_v11p_sd15_seg - 利用图像分割提高Stable Diffusion模型的控制策略
ControlNetGithubHuggingface人工智能图像分割图像生成开源项目扩散模型模型
ControlNet最新版本利用图像分割为预训练的扩散模型提供条件控制,具备在小数据集上进行端到端任务学习的能力,具有强大的鲁棒性。结合Stable Diffusion v1.5,该模型通过分割图提供附加条件,丰富控制方法。可在个人设备和大型计算集群上处理不同规模的数据,提升训练效率。
control_v11f1e_sd15_tile - 基于ControlNet的高精度图像超分辨率与细节增强模型
ControlNetGithubHuggingfaceStable Diffusion图像生成开源项目扩散模型模型深度学习
control_v11f1e_sd15_tile是ControlNet v1.1系列中专注于图像细节增强的模型。通过与Stable Diffusion结合,该模型能将低分辨率或模糊图像转换为清晰度更高的图像。这个开源项目不仅支持图像超分辨率处理,还可用于生成与输入图像大小相同但细节更丰富的图像,为数字图像处理提供了新的解决方案。
controlnet-scribble-sdxl-1.0 - 支持多种线条样式的高分辨率图像生成模型
ControlNet_SDXLGithubHuggingface图像生成开源项目模型线稿视觉美感高分辨率
该模型能够生成与Midjourney效果相近的高分辨率图像。其通过超过千万张高质量图像数据的训练,采用多重分辨率和数据增强技术,支持各种类型和宽度的线条。用户可利用简单的草图和提示词生成视觉效果突出的图像。在美学表现上,该模型优于Controlnet-Canny-Sdxl-1.0。但需注意,线条的厚薄会影响控制能力,适合从粗略到精细的逐步创作。
flux-controlnet-depth-v3 - 基于深度控制网络的1024分辨率图像生成控制器
ControlNetFLUXGithubHuggingface人工智能生成图像深度控制图形工作流开源项目模型
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_normalbae - 了解ControlNet v1.1的条件扩展功能如何提高文本到图像生成质量
ControlNetGithubHuggingfaceStable Diffusion开源项目文本到图像生成条件输入模型深度学习
ControlNet v1.1通过多条件输入增强文本到图像生成,与Stable Diffusion兼容,支持边缘和分割图条件输入。项目已转为diffusers格式,便于个人设备上进行快速训练。Normal 1.1模型改善了表面法线估计的准确性,增加在各类图像中的应用实用性。
TTPLanet_SDXL_Controlnet_Tile_Realistic - SDXL Controlnet Tile模型:实现真实风格图像细节增强与重构
ControlNetGithubHuggingfaceSDXL人工智能模型图像增强图像处理开源项目模型
SDXL Controlnet Tile模型是为真实风格图像优化设计的控制网络,兼容WebUI扩展和ComfyUI控制节点。通过改进的训练数据集,该模型实现了自动物体识别、色彩修正和控制强度增强。它主要用于图像细节增强和风格转换,尤其适合高分辨率图像的细节优化。模型适用于多种场景,如图像风格转换和高级放大处理,可显著提升图像质量和细节表现。
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。
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