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。

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。

controlnet-depth-sdxl-1.0 - ControlNet Depth与Stable Diffusion XL结合提升图像生成质量

ControlNetGithubHuggingface图像处理图像生成开源项目模型深度学习深度检测

项目ControlNet Depth SDXL 1.0结合Zoe和Midas检测器，通过ControlNet与Stable Diffusion XL技术提升图像生成的质量与多样性。该工具支持不同分辨率的图像处理，可选择双重检测器和多种调度器优化生成过程，是实现高质量图像生成的强大解决方案。

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-depth-sdxl-1.0 - SDXL深度控制网络模型优化图像生成效果

GithubHuggingfaceSDXL-controlnet人工智能图像生成开源项目扩散模型模型深度控制

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。

control_v11p_sd15_lineart - 专注线稿转换的AI图像生成器

AI绘画ControlNetGithubHuggingfaceStable Diffusion图像生成开源项目模型线稿

control_v11p_sd15_lineart通过ControlNet技术将线稿转换为完整图像,与Stable Diffusion v1-5深度集成。该模型接收线稿和文本描述作为输入,输出高品质的图像成果。这一开源项目为数字艺术创作、插画设计等领域提供了便捷的线稿转换工具。

control_v11p_sd15_inpaint - ControlNet技术驱动的智能图像修复工具

ControlNetGithubHuggingfaceInpaintStable Diffusion图像生成开源项目条件控制模型

control_v11p_sd15_inpaint是一款基于ControlNet技术的图像修复工具。它通过精确控制Stable Diffusion等扩散模型，实现高质量的图像修复和编辑。该模型支持边缘图、分割图和关键点等多种输入条件，为图像处理提供多样化的选择。这一工具适用于个人设备和大型计算集群，具有良好的可训练性和易用性。

controlnet-tile-sdxl-1.0 - ControlNet技术在图像处理中的最新应用探索

ControlNet Tile SDXLGithubHuggingface人工智能图像去模糊图像超分辨率开源项目模型生成式图像处理

该项目展示了如何利用ControlNet技术实现图像的去模糊、变体生成和超分辨率处理。通过整合多种图像处理器和pipelines，支持多种比率和倍数的放大，简化了操作过程，并提高了图像质量。项目代码提供了应用高斯模糊、引导滤波及多维采样的示例，可以通过详细提示生成更高质量和多样化的图像，提高细节再现能力。

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。

FLUX.1-dev-Controlnet-Union - 多控制模式文本到图像生成技术

FLUX.1-devGithubHuggingface图像生成开源社区开源项目控制模式模型模型训练

FLUX.1-dev-Controlnet-Union是一个整合多种控制模式的文本到图像生成工具，支持canny、tile、depth等模式。当前已经发布beta版本，旨在推动开源社区及Flux生态系统的发展。尽管模型仍在训练中，但在多ControlNets集成方面已展示出优异性能。使用FluxMultiControlNetModel，可以在特定条件下实现高效图像生成。推荐从GitHub获取最新版本以获得最佳支持。

controlnet-seg-room - 室内设计图像生成与自定义元素控制

AI绘图DiffusersGithubHuggingface室内设计开源项目控制网模型

controlnet-seg-room项目使用控制网络和细分图训练生成室内设计图像，用户可通过条件信息实现对房间对象的精细控制。项目结合来自BLIP和UperNet模型的元数据，以TPUv4和JAX框架优化，后转为PyTorch以配合Diffusers库，支持图像转换和修复，便于定制设计风格与房型，支持创意设计实现。

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