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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。

MistoLine - 多功能线稿转图像模型实现精准图像生成
AI绘图GithubMistoLineSDXL-ControlNet图像生成开源项目线稿控制
MistoLine是基于SDXL-ControlNet的图像生成模型,可处理多种类型的线稿输入。该模型采用Anyline算法和先进的训练技术,在细节还原、提示词匹配和稳定性方面表现出色。MistoLine支持多种预处理器,适用于手绘草图、ControlNet线稿和模型生成轮廓等场景,为图像生成提供灵活多样的解决方案。
FLUX.1-dev-Controlnet-Inpainting-Alpha - 阿里妈妈创意团队开发的FLUX图像修复控制模型
AI绘图ControlNetFLUX.1-devGithubHuggingfaceStable Diffusion图像修复开源项目模型
阿里妈妈创意团队基于FLUX.1-dev模型开发的图像修复控制模型,采用ControlNet技术实现精准的图像修复和编辑。模型在1200万张数据集上训练,适配768x768分辨率,支持ComfyUI和Diffusers框架调用。经实测对比SDXL-Inpainting模型,在图像修复质量上展现出明显优势。目前发布alpha版本,持续改进中。
SRGAN - 使用生成对抗网络提升单图像超分辨率效果
GithubSRGANTensorLayerXVGG19开源项目计算机视觉超分辨率
本项目展示了使用生成对抗网络(GAN)如何实现单图像的高分辨率超分辨率。使用预训练的VGG19模型和高分辨率图像进行训练,支持多种深度学习框架,如TensorFlow、PaddlePaddle、MindSpore,未来还将支持PyTorch。项目提供完整的训练和评估指南,并通过简单的代码修改可以切换不同的后端框架。适用于图像处理和计算机视觉领域的研究人员和开发人员,项目中展示了技术实现的详细结果,还提供了参考文献和讨论资源。
sdxl-ip-adapter - 探索SDXL中的多IP适配器和图像编码器
GithubHuggingfaceStable Diffusion噪声影响图像生成多图组合开源项目模型高搜索量
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。
StableSR - 通过扩散模型实现实际应用中的图像超分辨率
GithubHugging FaceStableSR图像超分辨率开源项目扩散模型模型训练
StableSR项目采用扩散模型,提高了真实世界场景中的图像超分辨率效果。最新更新包括对SD-Turbo的支持以及与ComfyUI和Hugging Face平台的集成。用户可以通过各种平台体验和测试该项目的功能。项目提供了详细的文档、代码示例和训练脚本,已被IJCV期刊接受,并在多个公开数据集中展示了其性能和效果。
CrystalClearXL - 基于扩散模型的AI图像生成与编辑工具
DiffusersGithubHuggingface人工智能开源项目数据集机器学习模型模型卡片
CrystalClearXL是一个基于扩散模型的AI图像处理工具,由Hugging Face的Diffusers库支持。该工具可用于多种图像生成和编辑任务,具有灵活性强、易用性高的特点。适用于直接应用和下游任务开发,但用户需注意其潜在局限性。CrystalClearXL为AI图像生成领域的研究和开发提供了新的可能性。
t2i-adapter-canny-sdxl-1.0 - T2I适配器结合Canny检测提升稳定扩散XL的条件控制
GithubHuggingfaceT2I-Adapter图像生成开源项目模型深度学习稳定扩散边缘检测
T2I适配器通过Canny边缘检测增强稳定扩散模型的条件控制能力,由腾讯ARC和Hugging Face联合开发。该模型经由多任务学习在超过300万的高分辨率图文对上训练了20000步,实现了文本到图像生成的更高可控性。使用者需安装必要的依赖,并结合指定的模型与调度程序,以提高图像生成质量。
stable-diffusion-xl-1.0-inpainting-0.1 - AI驱动的图像生成和局部修复模型 支持高分辨率编辑
GithubHuggingfaceSDXL人工智能修复图像生成开源项目模型绘画
stable-diffusion-xl-1.0-inpainting-0.1是基于Stable Diffusion XL的AI图像生成和修复模型。该模型支持根据文本提示生成逼真图像,并能进行局部编辑和修复。采用1024x1024分辨率训练,可实现高质量图像处理。用户通过提供原图、蒙版和文本描述,即可完成精准图像编辑。这一工具适用于艺术创作、设计和研究等领域,但仍存在一些限制,例如无法生成可读文本。
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。
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。
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