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基于OpenPose的人体姿态控制AI图像生成模型

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。

controlnet-canny-sdxl-1.0 - SDXL Canny边缘检测控制网络模型介绍
ControlNetGithubHuggingfaceSDXL-controlnetStable Diffusion人工智能开源项目文本生成图像模型
controlnet-canny-sdxl-1.0是基于stable-diffusion-xl-base-1.0训练的Canny边缘检测控制网络模型。该模型通过边缘图像控制SDXL生成的图像内容和结构,支持高分辨率图像生成。项目提供了使用说明和示例代码,便于开发者集成到AI图像生成项目中。
qinglong_controlnet-lllite - 轻量级动漫图像控制模型集成多种处理功能
AI绘画ControlNet-LLLiteGithubHuggingface图像处理开源项目模型模型训练深度学习
ControlNet-LLLite是一套基于ControlNet架构的轻量级图像控制模型,针对动漫图像处理进行了优化。它支持动漫人物面部分割、线条提取、深度图生成和色彩重构等功能。项目提供多个预训练模型,如AnimeFaceSegment、Normal和T2i-Color,可与ComfyUI和SD-WebUI集成。这套工具适用于需要精确控制动漫图像生成和编辑的场景。
stable-diffusion-1.5 - 开源深度学习模型实现文本到图像的精确转换与生成
GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能开源项目文本生成图像模型深度学习计算机视觉
Stable-Diffusion-v1-5采用Latent Diffusion架构和LAION-2B数据集训练,能将文本提示准确转换为512x512分辨率的图像。模型通过Diffusers和RunwayML提供标准接口,内置内容审核机制,主要应用于研究、艺术创作和教育领域。目前仅支持英文输入,使用时需遵循CreativeML OpenRAIL-M开源协议规范。
openpose - 实时检测人体、手部、面部和足部的多人人体关键点
CMU Panoptic StudioGithubOpenPose三维重建人体姿态识别实时多人人体关键点检测开源项目
OpenPose是首个实现实时多人人体、手部、面部和足部关键点检测的系统,能够在单张图像上检测135个关键点。其功能包括2D和3D姿态估计、支持Unity插件和多种输入输出方式,兼容多个操作系统和硬件配置,适用于研究和开发项目。
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。
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。
stable-video-diffusion-img2vid-xt - 图像到视频转换模型Stable Video Diffusion实现动画生成
GithubHuggingfaceStable Video Diffusion人工智能图像到视频生成开源项目模型深度学习计算机视觉
Stable Video Diffusion Image-to-Video是Stability AI开发的扩散模型,可将静态图像转换为短视频。该模型生成25帧、576x1024分辨率的视频片段,视频质量优于同类产品。适用于艺术创作、教育工具等场景,支持商业和非商业用途。模型存在视频较短、不支持文本控制等局限性。开发者可通过GitHub上的开源代码使用该模型。
stable-diffusion-v1-5 - 先进的文本到图像生成模型,实现高质量图像创作
GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像生成开源项目文本到图像模型深度学习
Stable Diffusion v1-5是一款基于文本生成图像的扩散模型,通过595k步fine-tuning优化,能生成高质量、多样化的图像。适用于艺术创作、教育和研究等领域,但存在生成可读文本困难等局限。该模型仅供研究用途,不得用于生成有害或非法内容。使用时需注意其局限性并遵守相关规范。
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。
stable-diffusion-v1-5 - 文本到图像生成的多平台兼容潜在扩散模型
AI绘图GithubHuggingfaceStable Diffusion开源项目文本到图像模型生成对抗网络生成艺术
Stable Diffusion v1-5 是一个使用潜在扩散技术的文本到图像生成模型,可生成高逼真度的图像。该模型经过多次优化与微调,兼容Diffusers库及多种用户界面,强调安全性并配备NSFW检查器,适用于研究、艺术创作及设计领域。此模型针对不同GPU环境设计,具有高效的生成性能。
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