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controlnet-openpose-sdxl-1.0

基于SDXL的OpenPose人体姿态控制模型

这是一个基于Stable Diffusion XL的ControlNet模型,专门用于OpenPose人体姿态控制。通过人体骨骼图,用户可以精确控制生成图像中的人物姿势。该模型支持Diffusers和ComfyUI框架,可用于创建多种姿势的人物图像。模型在LAION数据集上训练,具有良好的性能。

LooseControl - 通用深度条件生成控制技术
AI绘图ControlNetGithubLooseControl图像生成开源项目深度条件控制
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_v1p_sd15_brightness - 提供灰度图像上色及色调重调功能
AI许可证GithubHuggingfaceStable Diffusion亮度控制图像上色开源项目模型灰度图像
该模型为Stable Diffusion提供亮度控制能力,采用ControlNet技术,能够实现灰度图像的上色及已生成图像的色调重调。
stable-diffusion-xl-demo - 基于Stable Diffusion XL的开源AI图像生成WebUI
GithubStable Diffusion XL图像生成开源项目机器学习深度学习生成式AI
stable-diffusion-xl-demo是基于Stable Diffusion XL 1.0的Gradio演示WebUI。该项目集成了LCM LoRA和SSD-1B模型,提高了图像生成速度。它提供简便的安装和启动方法,支持多GPU并行处理,并可在Colab上运行。相比SD v2.1,SDXL无需额外调整即可生成更高质量图像。此外,项目还提供多种内存优化和性能提升选项。
MocapNET - 基于RGB图像的3D人体姿态实时估计
3D姿态估计GithubMocapNETRGB图像Tensorflow实时性能开源项目
MocapNET项目通过2D关节估计,将单目RGB图像转换为3D人体姿态,实现实时估计。它采用NSRM表示法、新的人体方位分类器和复合神经网络,能够在显著遮挡情况下精确恢复人体姿态。通过逆运动学解算器,MocapNET显著提升了人体姿态估计的准确性。最新的MocapNET v4版本用Python重写,支持3D凝视和BVH面部配置检索,并提供一键Google Collab部署和Blender 3D编辑器插件。项目不断更新,旨在提高其对社区的实用性和可访问性。
PoseGPT - 基于对话的3D人体姿态理解和生成模型
3D人体姿势ChatPoseGithubSMPL人工智能对话多模态大语言模型开源项目
ChatPose是一个用于理解和推理3D人体姿态的多模态大语言模型。它支持用户通过自然语言对话询问人体姿态相关问题,并能从图像和文本描述中推断3D人体姿态。该模型以SMPL格式输出姿态参数,并生成对应的3D人体网格模型。ChatPose为3D人体姿态研究和应用提供了新的探索方向。
x-flux - Flux模型的LoRA和ControlNet微调脚本
AI绘图ControlNetDeepSpeedFluxGithubLoRA开源项目
该项目为Flux图像生成模型提供LoRA和ControlNet微调脚本。使用DeepSpeed实现高效训练,并提供预训练检查点。包含详细的训练和推理指南,以及低内存模式和加速配置示例。项目计划未来发布更多ControlNet权重模型和IP-Adapters。
Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation - 实时多人人体姿态估计的开源实现
CVPRGithubMSCOCO Keypoints ChallengeOpenPosePart Affinity FieldsRealtime Multi-Person Pose Estimation开源项目
该项目展示了一种无需人体检测器的实时多人人体姿态估计方法,曾获2016年MSCOCO关键点挑战赛冠军等多个奖项。项目提供了C++、TensorFlow、Pytorch等多种实现版本,适用于不同应用场景。页面还包括详细的测试与训练步骤,以及相关的代码库和资源链接,适合研究人员和开发者使用。
V2V-PoseNet_RELEASE - 从单个深度图进行高精度3D手部和人体姿态预测
3D手势估计GithubPyTorchV2V-PoseNet团队SNU CVLAB开源项目深度图
V2V-PoseNet是一种基于单个深度图的高精度3D手部和人体姿态估计方法。该项目由首尔国立大学计算机视觉实验室开发,并在HANDS2017挑战赛中表现出色。其内容包括模型架构、训练代码、数据集说明及预训练模型下载。支持ICVL、NYU、MSRA和ITOP等多个著名数据集,并提供详细的比较和测试结果。仓库还包含可视化代码,方便研究人员进一步应用和测试。
mala-anime-mix-nsfw-pony-xl-v5-sdxl-spo - 基于Stable Diffusion XL的动漫和小马风格AI图像生成模型
AI绘图GithubHuggingfaceStable Diffusion动漫开源模型开源项目文本生成图像模型
mala-anime-mix-nsfw-pony-xl-v5-sdxl-spo是一个基于Stable Diffusion XL的文本到图像生成模型,专注于动漫和小马风格图像创作。该模型支持成人内容,融合多种艺术风格,能够根据文本描述生成独特的插图。这个开源项目为创作者提供了丰富的图像生成选择,适用于需要特定风格图像的场景。
OnePose_Plus_Plus - 关键点自由的单次目标姿态估计方法
3D重建GithubOnePose++开源项目物体姿态估计神经网络计算机视觉
OnePose++是一种目标姿态估计方法,无需CAD模型和预定义关键点。该方法通过结构光重建和深度学习,实现单次拍摄即可估计物体姿态。项目提供训练、推理和演示代码,支持OnePose和OnePose_LowTexture数据集,可扩展至LINEMOD数据集。OnePose++在计算机视觉和机器人领域有潜在应用价值。
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