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ControlNetPlus

多条件控制的AI图像生成与编辑工具

ControlNetPlus是一款支持多种控制条件的AI图像生成和编辑工具。该项目采用创新架构,可处理10多种控制条件并生成高分辨率图像,同时支持多条件输入而不增加计算负载。经SDXL全面实验,ControlNetPlus在控制能力和图像质量方面表现出色。ProMax版本还提供图块去模糊、变化和超分辨率等高级编辑功能。此外,ControlNetPlus可与其他开源SDXL模型和Lora模型兼容,为图像生成和编辑提供了灵活的解决方案。

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。
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。
qinglong_controlnet-lllite - 轻量级动漫图像控制模型集成多种处理功能
AI绘画ControlNet-LLLiteGithubHuggingface图像处理开源项目模型模型训练深度学习
ControlNet-LLLite是一套基于ControlNet架构的轻量级图像控制模型,针对动漫图像处理进行了优化。它支持动漫人物面部分割、线条提取、深度图生成和色彩重构等功能。项目提供多个预训练模型,如AnimeFaceSegment、Normal和T2i-Color,可与ComfyUI和SD-WebUI集成。这套工具适用于需要精确控制动漫图像生成和编辑的场景。
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。
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。
control_v1p_sd15_qrcode_monster - ControlNet模型实现创意可扫描二维码生成
AI图像生成ControlnetGithubHuggingfaceQR码生成Stable Diffusion图像处理开源项目模型
这是一个基于Stable Diffusion 1.5的ControlNet扩展模型,专注于生成创意且可扫描的二维码。模型采用灰色背景技术,提高了图像融合度、可读性和创造性。通过调整提示词和ControlNet引导尺度等参数,可生成独特的二维码图像。虽然不是所有生成的代码都可读,但可通过多次尝试获得满意结果。该模型为艺术创作和营销等领域开辟了新的应用可能。
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。
flux-controlnet-depth-v3 - 基于深度控制网络的1024分辨率图像生成控制器
ControlNetFLUXGithubHuggingface人工智能生成图像深度控制图形工作流开源项目模型
FLUX.1-dev模型的Depth ControlNet控制器,专注于1024x1024分辨率的图像生成控制。v3版本在真实度方面有显著提升,集成ComfyUI支持,提供训练脚本、配置文件和推理演示。项目支持通过GitHub仓库和ComfyUI工作流快速部署使用。
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。
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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