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。

sd-controlnet-canny - Canny边缘检测增强Stable Diffusion的图像生成控制能力

ControlNetGithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像生成开源项目模型边缘检测

sd-controlnet-canny是一个基于ControlNet的模型，通过Canny边缘检测增强Stable Diffusion的图像生成能力。该模型利用边缘图作为额外条件，实现更精确的图像生成控制。它适用于艺术创作、图像编辑和设计辅助等场景，可无缝集成到Stable Diffusion工作流程中，提升图像生成的质量和多样性。

FLUX.1-dev-ControlNet-Union-Pro - FLUX.1-dev系列七模式控制网络模型助力高级图像生成

ControlNetFLUX.1-devGithubHuggingface人工智能图像生成开源项目模型深度学习

FLUX.1-dev-ControlNet-Union-Pro是一款升级版控制网络模型，集成了7种控制模式。作为FLUX.1-dev-Controlnet-Union的进阶版本，该模型经过更深入的训练，提高了图像生成的精确度。它支持与其他ControlNet模型协同工作，控制强度建议设置在0.3到0.8之间。这一多功能模型能够满足各类复杂的图像生成需求，为图像创作提供更精细的控制选项。

axodox-machinelearning - 基于C++的Stable Diffusion图像生成库，支持ControlNet

C++ControlNetGithubONNXStable Diffusion图像合成开源项目

该库是一款基于Stable Diffusion的图像生成工具，支持txt2img、img2img和图像修复功能，完全采用C++实现，无需依赖Python。其高性能和简化的部署过程非常适用于实时图形应用和游戏开发。库还支持ControlNet，通过输入图像来引导生成过程，并提供GPU加速的特征提取功能，如姿势估计、深度估计和边缘检测。此外，库包含多个代码示例和预编译模型，便于开发者快速集成和测试。

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。

CameraCtrl - AI视频生成模型实现精准相机轨迹控制

CameraCtrlGithub动画扩散开源项目相机控制视频生成轨迹生成

CameraCtrl是一款基于AnimateDiffV3和SVD技术的视频生成模型，通过精确控制相机轨迹来创造连贯的多视角视频。该模型支持自定义相机移动路径，不仅适用于文本到视频生成，还能与RealEstate10K LoRA等模型结合，扩展应用场景。CameraCtrl为AI视频创作提供了更多可能性，使生成的视频内容更加丰富多样。

ArtLine - 自动生成精美肖像线条艺术的开源项目

AI绘图ArtLineControlNetGithub开源项目线描艺术自注意力机制

ArtLine项目旨在自动生成精美的肖像线条艺术。整合了ControlNet与ArtLine，该模型不仅能识别面部特征，还能根据指令调整图像风格。项目采用自注意力机制、渐进式缩放和感知损失技术，使其在不同姿态和背景下表现出色。项目持续改进，将解决背景和阴影识别问题，提供更好的用户体验。

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。

control_v1p_sd15_qrcode_monster - ControlNet模型实现创意可扫描二维码生成

AI图像生成ControlnetGithubHuggingfaceQR码生成Stable Diffusion图像处理开源项目模型

这是一个基于Stable Diffusion 1.5的ControlNet扩展模型，专注于生成创意且可扫描的二维码。模型采用灰色背景技术，提高了图像融合度、可读性和创造性。通过调整提示词和ControlNet引导尺度等参数，可生成独特的二维码图像。虽然不是所有生成的代码都可读，但可通过多次尝试获得满意结果。该模型为艺术创作和营销等领域开辟了新的应用可能。

AI Drawing Generator - AI在线工具将简单涂鸦转换为精细图像

AI工具AI绘图ControlNetStable Diffusion图像生成条件控制

该在线AI图像生成工具采用ControlNet技术，能将简单涂鸦转换为精细图像。支持边缘图、分割图和关键点等多种输入条件。用户只需上传涂鸦并添加描述，即可生成高质量图像。工具主要用于教育和创意领域，有效帮助用户将创意概念可视化。

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