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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。

multidiffusion-upscaler-for-automatic1111 - 生成与图像放大技术,适用于低显存环境
ControlNetDemofusionGithubTiled DiffusionVAEsd-webui开源项目
通过瓦片扩散与VAE技术,该扩展支持在有限显存条件下生成或放大超大图像(≥2K)。主要功能包括瓦片VAE、瓦片扩散、区域提示控制和噪声反演,并兼容ControlNet、StableSR和SDXL等高级功能。项目免费开放使用和修改,自2023.3.28起代码不得用于商业贩售。访问wiki页面获取更多详细文档和教程。
flux-controlnet-canny-v3 - Canny ControlNet的Flux图像生成
AI绘图ControlNetFluxGithubHuggingfaceStable Diffusion图像生成开源项目模型
此项目提供了Canny ControlNet检查点,支持FLUX.1-dev模型,并可在ComfyUI中使用。ControlNet在1024x1024分辨率下训练,旨在提升图像的真实性和细节表现。可以通过GitHub仓库中的main.py或ComfyUI自定义节点来体验模型。示例结果和输入图像位于“Files and versions”部分,提供直观的模型表现展示。
FLUX.1-dev-Controlnet-Inpainting-Beta - FLUX.1-dev提供高分辨率的图像修复与细节优化
FLUX.1-devGithubHuggingfaceInpainting分辨率支持图像生成开源项目模型模型优化
FLUX.1-dev ControlNet模型显著提升图像修复与生成效果,支持1024x1024分辨率,增强细节与提示控制。兼容FLUX.1 Turbo Alpha,优化创建流程,适用ComfyUI工作流,通过灵活调节参数实现多样化生成效果,适合追求更高细节控制的用户。
FLUX.1-dev-Controlnet-Union - 多控制模式文本到图像生成技术
FLUX.1-devGithubHuggingface图像生成开源社区开源项目控制模式模型模型训练
FLUX.1-dev-Controlnet-Union是一个整合多种控制模式的文本到图像生成工具,支持canny、tile、depth等模式。当前已经发布beta版本,旨在推动开源社区及Flux生态系统的发展。尽管模型仍在训练中,但在多ControlNets集成方面已展示出优异性能。使用FluxMultiControlNetModel,可以在特定条件下实现高效图像生成。推荐从GitHub获取最新版本以获得最佳支持。
Hyper-SD - 快速生成高质量图像的扩散模型加速技术
ControlNetGithubHuggingfaceHyper-SDLoRASDXLtext-to-image开源项目模型
Hyper-SD是一种扩散模型加速技术,通过1到8步的快速推理生成高质量图像。该技术提供适用于FLUX.1-dev、SD3、SDXL和SD1.5等基础模型的LoRA和UNet检查点,并与ControlNet等技术兼容。Hyper-SD可应用于文本生成图像、涂鸦生成等多种场景,为AI图像创作提供高效便捷的解决方案。
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。
control_v11p_sd15s2_lineart_anime - 动漫风格线稿的控制性扩散模型
ControlNetGithubHuggingfaceStable Diffusion开源项目文本到图像生成条件控制模型线稿动漫
该项目通过ControlNet为扩散模型添加条件输入,专注于动漫风格线条艺术。ControlNet适应性强,能在小数据集上稳健学习特定任务条件。结合Stable Diffusion v1-5,可以提升模型处理边缘图、分割图和关键点的能力,有助于扩展大规模扩散模型的应用。
axodox-machinelearning - 基于C++的Stable Diffusion图像生成库,支持ControlNet
C++ControlNetGithubONNXStable Diffusion图像合成开源项目
该库是一款基于Stable Diffusion的图像生成工具,支持txt2img、img2img和图像修复功能,完全采用C++实现,无需依赖Python。其高性能和简化的部署过程非常适用于实时图形应用和游戏开发。库还支持ControlNet,通过输入图像来引导生成过程,并提供GPU加速的特征提取功能,如姿势估计、深度估计和边缘检测。此外,库包含多个代码示例和预编译模型,便于开发者快速集成和测试。
FLUX.1-dev-ControlNet-Union-Pro - FLUX.1-dev系列七模式控制网络模型助力高级图像生成
ControlNetFLUX.1-devGithubHuggingface人工智能图像生成开源项目模型深度学习
FLUX.1-dev-ControlNet-Union-Pro是一款升级版控制网络模型,集成了7种控制模式。作为FLUX.1-dev-Controlnet-Union的进阶版本,该模型经过更深入的训练,提高了图像生成的精确度。它支持与其他ControlNet模型协同工作,控制强度建议设置在0.3到0.8之间。这一多功能模型能够满足各类复杂的图像生成需求,为图像创作提供更精细的控制选项。
controlnet-openpose-sdxl-1.0 - 基于SDXL的开源人体姿态控制模型
ControlNetGithubHuggingfaceSDXL人体姿态检测图像生成开源项目机器学习模型
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。
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