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controlnet-openpose-sdxl-1.0

基于SDXL的开源人体姿态控制模型

controlnet-openpose-sdxl-1.0是一个基于SDXL开发的人体姿态控制模型,通过OpenPose技术实现对AI生成图像中人物姿态的控制。模型在HumanArt数据集上达到0.357 mAP指标,可用于生成真实人物和动漫风格图像。该项目基于stabilityai的SDXL基础模型开发,采用Apache 2.0许可证发布。

controlnet-openpose-sdxl-1.0 - 基于SDXL的OpenPose人体姿态控制模型
GithubHuggingfaceOpenPoseSDXL-controlnetStable Diffusion人工智能绘画图像生成开源项目模型
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。
control_v11p_sd15_openpose - 基于OpenPose的人体姿态控制AI图像生成模型
ControlNetGithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像生成姿态检测开源项目模型
这是一个基于Stable Diffusion v1-5的图像生成控制模型,专注于人体姿态控制。相比1.0版本,该模型改进了OpenPose实现,增强了手部和面部细节控制,并优化了训练数据集。它能生成更自然准确的图像,为创作者提供精确的人物姿态控制功能。该模型可与Stable Diffusion v1-5无缝集成,适用于需要精细人体姿态控制的AI图像生成场景。
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-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。
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-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-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。
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。
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。
DWPose - 基于两阶段蒸馏的高效全身姿态估计方法
COCO数据集ControlNetDWPoseGithub两阶段蒸馏全身姿态估计开源项目
DWPose是一种采用两阶段知识蒸馏的全身姿态估计方法。该项目提供多个不同规模的模型,在COCO-WholeBody数据集上表现出色。DWPose可替代OpenPose用于ControlNet,提升图像生成质量。项目开源了模型及相关代码,支持ONNX推理,并可与Stable Diffusion WebUI集成。
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