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controlnet-depth-sdxl-1.0

ControlNet Depth与Stable Diffusion XL结合提升图像生成质量

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。

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。
controlnet-union-sdxl-1.0 - ControlNet++:革新SDXL图像生成与编辑的多功能架构
AI绘图ControlNet++GithubHuggingfaceStable Diffusion图像生成图像编辑开源项目模型
ControlNet++为Stable Diffusion XL模型带来全新架构,支持10余种控制条件,实现高分辨率图像生成和精细编辑。项目采用桶训练、海量高质量数据集和多种训练技巧,在保持参数量的同时,实现多条件融合和开源模型兼容。ProMax版本还增添去模糊、变体生成等高级功能,为图像处理提供更多可能性。
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。
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。
control_v11f1p_sd15_depth - 基于深度图的ControlNet模型为Stable Diffusion提供精准深度控制
ControlNetGithubHuggingfaceStable Diffusion图像处理图像生成开源项目模型深度估计
control_v11f1p_sd15_depth是ControlNet v1.1系列的深度图控制模型。它通过深度信息精确控制图像生成,支持多种深度估计方法。相比1.0版本,新模型优化了训练数据,提高了预处理器兼容性,增强了通用性和鲁棒性。该模型可与Stable Diffusion等扩散模型配合使用,为图像生成提供精确的深度控制。
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。
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。
sd-controlnet-mlsd - 结合M-LSD直线检测优化Stable Diffusion的图像生成
ControlNetGithubHuggingfaceM-LSDStable Diffusion开源项目扩散模型条件输入模型
该项目介绍了ControlNet神经网络结构,通过加入M-LSD直线检测等条件来控制大规模扩散模型,适用于Stable Diffusion。ControlNet能够在小数据集下进行稳健学习,且可在个人设备上快速训练。项目提供了多种检查点,涵盖边缘检测、深度估计和关键点检测,丰富了大规模扩散模型的控制方式,有助于推进相关应用的发展,最佳效果在Stable Diffusion v1-5结合使用时体现。
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。
controlnet-sd21-depth-diffusers - 控制稳定扩散与艺术生成的革新选择
GithubHuggingfaceStable Diffusiondiffusers开源项目控制网模型艺术语言模型
controlnet-sd21-depth-diffusers 是稳定扩散2.1模型的初始版本,着重结合深度与艺术。这一模型在laion-art子集上训练,通过使用diffusers技术,提高了图像生成的控制能力。适合研究图像生成技术和艺术的用户,强调使用上的道德考量。感谢ControlNet和脚本转换贡献者的支持,确保功能实现的高质量与灵活性。
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