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controlnet-openpose-sdxl-1.0

基于SDXL的开源人体姿态控制模型

Github开源项目人体姿态检测SDXL图像生成模型ControlNetHuggingface机器学习

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。

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介绍相关项目
3DMPPE_ROOTNET_RELEASE - 单张RGB图像的相机距离感知的3D多人人体姿态估计实现
3D姿态估计GithubPyTorchRGB图像RootNet多人体姿态估计开源项目
此项目基于PyTorch实现了3D多人人体姿态估计，兼容多种公开的2D和3D数据集，如Human3.6M、MPII、MS COCO、MuCo-3DHP、MuPoTS-3D和3DPW。其特点包括代码简洁灵活、直观的人体姿态可视化，并支持不同单位系统的适配。项目还提供详细的训练和测试指南，旨在帮助用户在GPU环境下高效运行姿态估计算法。
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。
ED-Pose - 革新端到端多人姿态估计框架
ED-PoseGithub多人姿态估计开源项目深度学习目标检测计算机视觉
ED-Pose创新性地将多人姿态估计任务重新定义为两个显式框检测过程，无需后处理和密集热图监督。该框架在COCO数据集上超越同等骨干网络的热图方法1.2 AP，并在CrowdPose数据集上达到76.6 AP的领先水平。ED-Pose还兼容Human-Art数据集，并优化了推理速度。
animagine-xl-3.0 - 基于Stable Diffusion XL的开源动漫图像生成模型 支持多样化概念和高质量人物创作
AI绘图Animagine XL 3.0GithubHuggingfaceStable Diffusion动漫风格开源项目文本生成图像模型
Animagine XL 3.0是基于Stable Diffusion XL的开源动漫图像生成模型，注重概念学习而非单纯审美风格。模型经过500多小时训练，使用120万+图像数据集，支持多种分辨率和宽高比。它具有优化的手部结构和标签排序功能，可生成高质量动漫人物和场景。模型附带详细的提示词指南和特殊标签系统，有助于实现理想的生成效果。
control_v11p_sd15_mlsd - 条件控制的优化：提升大规模Diffusion模型的定制化能力
ControlNetGithubHuggingfaceStable Diffusion图像调控开源项目扩散模型文本到图像生成模型
ControlNet v1.1通过引入额外的输入条件，实现对大型Diffusion模型的精细化控制。该模型在小数据集环境下也能高效学习，并支持在个人设备上进行快速训练。借助ControlNet，Stable Diffusion等模型能够采用如边缘图、分割图和关键点等条件输入，增强控制能力，推动相关应用的发展。
dreamshaper-xl-1-0 - 基于SDXL的图像生成模型支持多种艺术风格创作
Dreamshaper SDXLGithubHuggingface人工智能绘画图像模型开源项目文本生成图像模型神经网络
Dreamshaper SDXL-1.0是基于Stable Diffusion XL 1.0开发的微调模型，支持文本生成艺术和写实风格图像。模型集成了动漫和写实等多种图像风格，可通过Diffusers库实现快速部署。适用场景包括艺术创作、设计和视觉内容生成等领域。
mala-anime-mix-nsfw-pony-xl-v3-sdxl - 融合写实与动漫风格的SDXL图像生成模型
AI绘画GithubHuggingfaceNSFWStable Diffusionanime图像生成开源项目模型
基于Stable Diffusion XL开发的图像生成模型，实现了动漫与写实风格的融合。模型可生成具有真实感的动漫风格图像，支持多种艺术风格混合，适用于动漫插画和写实风格作品的创作。
ControlNeXt - 高效可控生成框架 实现图像视频多样化控制
ControlNeXtGithub人工智能可控生成图像生成开源项目视频生成
ControlNeXt是一个创新的可控生成框架，支持图像和视频的多样化控制。该项目大幅减少可训练参数，提高收敛速度和效率。基于Stable Diffusion等先进模型，ControlNeXt实现了包括人体姿态控制在内的多种生成任务。此外，它还可与LoRA等技术结合，提供更灵活、稳定的生成体验。
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。
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。
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