LooseControl

通用深度条件生成控制技术

LooseControl 深度条件控制 ControlNet 图像生成 AI绘图 Github 开源项目

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。

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。

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。

UniControl - 优化多任务条件生成的统一扩散模型

GithubUniControl任务推理开源项目控制生成模型训练视觉生成

UniControl项目展示了一种新的多任务条件生成模型，支持多种语言提示，通过增强的预训练文本到图像扩散模型和任务感知的HyperNet，实现高精度图像生成和多任务适应。实验结果表明，UniControl在多个单任务控制方法上表现更佳，是可控视觉生成领域的重要进展。

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。

control_v11p_sd15_scribble - ControlNet v1.1 涂鸦版本的图像生成条件控制方法

ControlNetGithubHuggingfaceStable Diffusion图像生成开源项目扩散模型条件控制模型

ControlNet v1.1 引入涂鸦条件以增强图像生成，修复了先前版本的数据问题，并优化了厚涂鸦处理。通过条件控制，该模型可在Stable Diffusion v1-5上实现多样输入条件，如边缘检测和分割，无需高配置硬件即可便捷地进行快速训练。

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。

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。

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。

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。

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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