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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
dgs-4th-darkness-03ad-sdxl - 基于SDXL的动漫与小马风格AI模型
GithubHuggingfacediffusersstable-diffusion人工智能绘画动漫图像图像生成开源项目模型
基于Stable Diffusion XL开发的文生图模型，使用diffusers框架，专注于动漫和小马风格图像生成。该模型由DigitalGarbage开发，支持动漫角色和小马角色的自定义创作，采用FAIPL-1.0-SD许可协议。
ras-real-anime-screencap-v1-sdxl - SDXL模型融合动漫截图与现实图像风格
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ras-real-anime-screencap-v1-sdxl是一个基于Stable Diffusion XL的模型，专注于将动漫截图风格与现实世界图像相结合。这个模型能够生成融合动漫特征和真实场景的图像，为创作者提供了新的视觉表现方式。它不仅可以创造动漫风格的图像，还能将动漫元素应用到各种现实场景中，实现动漫和现实之间的视觉融合。
photo-realistic-pony-v5-sdxl - 基于SDXL的写实小马图像生成模型
GithubHuggingfaceStable Diffusion写实风格图像模型开源项目文生图模型照片级真实感
该模型基于Stable Diffusion XL技术开发，用于生成写实风格的小马图像，重点关注毛发纹理和光影细节的还原，可应用于小马插画和艺术创作领域。
OpenDalleV1.1 - 超越SDXL性能的开源AI文生图模型
GithubHuggingfaceOpenDalleV1.1Stable Diffusion人工智能绘画图像生成开源项目模型深度学习
OpenDalleV1.1是一个开源AI图像生成模型，比SDXL具有更强的性能表现。模型在图像真实感和艺术风格方面表现突出，能够准确解析提示词并生成对应图像。基于独特的模型合并方法开发，仅限个人非商业使用，支持diffusers框架部署，通过推荐参数配置可生成细节丰富的图像。
mmpose - 先进的开源姿态估计工具箱
GithubMMPoseOpenMMLabPyTorch姿态估计开源项目计算机视觉
MMPose是基于PyTorch的开源姿态估计工具箱，支持2D多人人体姿态估计、手部姿态估计等多种主流任务。该工具箱实现了多个先进的深度学习模型，在训练速度和准确性方面表现出色。MMPose支持COCO、MPII等多个数据集，提供详细文档和API参考。其模块化设计便于用户构建自定义的姿态估计框架，适用于相关研究与应用开发。
najal-v1-sdxl - 基于Stable Diffusion XL的二次元角色生成模型
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najal-v1-sdxl是一个基于Stable Diffusion XL的动漫角色生成模型，专注于二次元人物和艺术风格创作。该模型基于qelt/merges架构，生成具有美感的动漫角色图像。可用于角色设计和插画制作，支持自定义艺术风格。
SKEL - 生物力学驱动的精准3D人体模型
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SKEL是一种创新的参数化人体模型，融合身体形状和骨骼结构，生成解剖学精确的3D人体。通过调整形状和姿势参数，SKEL能够控制身体外形和骨骼位置，输出关节位置、身体网格和骨骼网格。作为可微分模型，SKEL可适配多种数据源，如运动捕捉和SMPL序列。该项目开源了SKEL加载器和SMPL序列对齐工具，为数字人体建模领域提供了新的研究方向。
sdxl-ip-adapter - 探索SDXL中的多IP适配器和图像编码器
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这个开源项目基于SDXL vit-h模型，支持多IP适配器和图像编码器，允许更丰富的图像生成。通过最近更新的功能，与Image Artisan XL无缝集成，项目中包含不同噪声级别的实验结果，展示该工具在文本到图像转换中的多样化应用场景和扩展功能。
MeshXL - 通过神经坐标场生成高质量的3D网格模型
3D网格生成GithubMeshXL大型语言模型开源项目生成预训练神经坐标场
MeshXL是一款基于神经坐标场的3D网格生成工具，采用现代大语言模型技术生成高质量的3D网格数据。该项目提供多种预训练模型，支持不同规模的3D网格生成。项目页面包含详细的模型权重下载、环境设置和样本生成教程，帮助用户在多种应用场景中高效生成并利用3D网格数据。
TF-SimpleHumanPose - 2D多人体姿态估计和追踪的简易基线方法
GithubMS COCOTensorFlow姿态估计开源项目简单基线跟踪
该项目是利用TensorFlow实现的2D多人体姿态估计与追踪代码库，兼容多个数据集如MPII、PoseTrack 2018和MS COCO 2017。其代码简洁灵活，提供训练、测试和可视化功能，并生成与MS COCO和PoseTrack兼容的输出文件。在CUDA和cuDNN环境的Ubuntu系统上进行多GPU训练和测试。
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