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controlnet-tile-sdxl-1.0

ControlNet技术在图像处理中的最新应用探索

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-webui-controlnet - 为Stable Diffusion WebUI增添高度可控的图像生成功能
AI绘图ControlNetGithubStable DiffusionWebUI图像生成开源项目
sd-webui-controlnet扩展为Stable Diffusion WebUI集成了ControlNet功能。它支持多种控制模型和预处理器,实现像素级精确控制,兼容高分辨率修复和上采样脚本。用户可调整提示词与控制网络的权重,还可使用参考图像进行无模型控制。该扩展显著提升了Stable Diffusion的可控性,为AI图像生成开启更多可能性。
control_v11p_sd15_inpaint - ControlNet技术驱动的智能图像修复工具
ControlNetGithubHuggingfaceInpaintStable Diffusion图像生成开源项目条件控制模型
control_v11p_sd15_inpaint是一款基于ControlNet技术的图像修复工具。它通过精确控制Stable Diffusion等扩散模型,实现高质量的图像修复和编辑。该模型支持边缘图、分割图和关键点等多种输入条件,为图像处理提供多样化的选择。这一工具适用于个人设备和大型计算集群,具有良好的可训练性和易用性。
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。
sd-controlnet-canny - Canny边缘检测增强Stable Diffusion的图像生成控制能力
ControlNetGithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像生成开源项目模型边缘检测
sd-controlnet-canny是一个基于ControlNet的模型,通过Canny边缘检测增强Stable Diffusion的图像生成能力。该模型利用边缘图作为额外条件,实现更精确的图像生成控制。它适用于艺术创作、图像编辑和设计辅助等场景,可无缝集成到Stable Diffusion工作流程中,提升图像生成的质量和多样性。
control_v11p_sd15_seg - 利用图像分割提高Stable Diffusion模型的控制策略
ControlNetGithubHuggingface人工智能图像分割图像生成开源项目扩散模型模型
ControlNet最新版本利用图像分割为预训练的扩散模型提供条件控制,具备在小数据集上进行端到端任务学习的能力,具有强大的鲁棒性。结合Stable Diffusion v1.5,该模型通过分割图提供附加条件,丰富控制方法。可在个人设备和大型计算集群上处理不同规模的数据,提升训练效率。
control_v11p_sd15_lineart - 基于ControlNet的Stable Diffusion线稿生成控制模型
AI图像生成ControlNetGithubHuggingfaceStable Diffusion图像处理开源项目机器学习模型
ControlNet v1.1 lineart是Stable Diffusion的线稿控制模型,通过输入线稿图像实现对生成结果的精确引导。该模型基于OpenRAIL许可证开源,支持草图转成品图像、线稿自动上色等功能,可与Stable Diffusion v1-5完美集成。作为专业的AI图像生成工具,它为数字艺术创作提供了更精准的控制方式。
control_v11p_sd15_softedge - 软边缘检测控制模型 优化稳定扩散图像生成效果
ControlNetGithubHuggingface图像生成开源项目条件控制模型稳定扩散软边缘
control_v11p_sd15_softedge是基于ControlNet v1.1的软边缘检测图像控制模型。它能精确控制Stable Diffusion的图像生成过程,支持多种图像处理任务。相比前代模型,优化了训练数据集,提升了边界感知能力,解决了灰度图像过拟合问题,具有更强的鲁棒性。该模型可用于艺术创作、图像编辑等领域,为用户提供更灵活的图像生成控制。
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_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。
controlnet_qrcode-control_v1p_sd15 - ControlNet模型实现二维码艺术化生成
ControlNetGithubHuggingfaceQR码Stable Diffusion图像生成开源项目机器学习模型
这是一个基于ControlNet的开源AI模型,专门用于将普通二维码转化为艺术图像。该模型支持Stable Diffusion 1.5,在保持二维码可扫描性的同时,赋予其独特的视觉效果。通过调整参数,用户可以平衡二维码的功能性和艺术性。此模型适用于创意营销和艺术设计等领域,能够显著提升二维码的视觉吸引力。
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