#SDXL

sd-forge-layerdiffuse是一个Stable Diffusion WebUI扩展，用于生成透明图像和图层。通过VAE管道和LoRA模型，它将SDXL或SD1.5转换为透明图像生成器。支持前景、背景和混合图像生成，能处理半透明效果和复杂细节。该扩展提供了比简单背景去除更先进的透明图像处理方法。

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。

ComfyUI-ArtGallery是一款面向AI艺术创作的提示词可视化工具。该项目提供艺术家、艺术运动、艺术媒介、相机镜头和胶片相机五大类提示词参考图库。创作者可通过选择参考图获取相应提示词，简化创作流程。这一工具既适合艺术新手，也能为专业创作者提供便捷辅助。ComfyUI-ArtGallery不仅提升创作效率，还方便用户探索多样艺术风格。

LatentBlending 是一种基于 Stable Diffusion XL 的视频过渡技术，能够在几秒钟内生成不同场景之间的平滑转换效果。该技术通过混合中间潜在表示来实现无缝过渡，支持高分辨率自定义。最新版本集成了 SDXL Turbo，进一步提升了生成速度。项目提供 Python 接口和 Gradio UI，便于开发者和用户快速应用和测试。

ComfyUI_ADV_CLIP_emb项目引入高级CLIP文本编码节点，实现精细的提示词权重控制。该项目支持多种标记归一化和权重解释方法，如mean、length、comfy和A1111等。此外，项目还提供SDXL支持，包括专门的SDXL编码节点和参数添加节点。这些功能有助于精确调整AI生成图像的细节，增强创作灵活性。

3d_render_style_xl是基于Stable Diffusion XL的LoRA模型，用于生成高质量3D渲染风格图像。模型通过'3d style'、'3d'或'3d render'等提示词激活，建议使用0.7-1的LoRA权重。为获得最佳效果，推荐使用高分辨率修复功能。该模型为创作者提供了一种生成逼真3D风格图像的工具。

Fluently XL Final是一款高级图像生成模型，通过大规模图形处理器训练而成。该模型在解剖结构、艺术与现实融合、对比度控制、自然场景和面部表现等方面表现出色。无需后期处理即可生成高质量图像，适合专业创作需求。推荐使用Euler a/Euler采样器，采样步数20-35，CFG比例4-6.5，以获得理想效果。

本项目提供经过优化的SDXL VAE模型，解决了半精度计算中的NaN错误，同时通过调整对比度和亮度改善了图像质量。基于madebyollin的sdxl-vae-fp16-fix项目，结合VAE-BlessUp脚本的理念，开发了多个版本的VAE模型。这些模型适用于各种SDXL模型，尤其适合PonyDiffusionV6-XL。项目提供了不同对比度和亮度参数的版本，使用者可以根据具体需求选择最适合的VAE模型，从而获得更理想的图像生成效果。

Mann-E Dreams是一款基于SDXL的AI图像生成模型，由伊朗初创公司Mann-E开发。该模型经过数千张Midjourney图像训练，能快速生成高质量图像，性能堪比SDXL Turbo。它提供多种自定义选项，如CLIP Skip、步数和CFG Scale等，并支持SDXL 1.0 LoRas、ControlNet等工具。模型在中东风格图像方面表现出色，适合创作相关主题内容。

Minthybasis开发的基于Stable Diffusion XL的图像生成模型，专门优化动漫和小马风格图像生成。模型采用FAIPL-1.0-SD许可证，支持text-to-image生成，可通过Diffusers库调用。模型在SDXL基础上针对特定艺术风格进行了优化。

该项目为基于stable-diffusion-xl-base-1.0的LoRA微调模型，通过madebyollin/sdxl-vae-fp16-fix进行VAE训练优化。项目提供Hugging Face API接口，开发者可使用Python实现文本到图像的转换功能。模型采用Safetensors格式发布，方便开发者进行集成部署和二次开发

该项目将InstructPix2Pix方法应用于Stable Diffusion XL (SDXL)模型,开发了一个能够根据文本指令精确编辑图像的AI系统。它可以执行多种图像编辑任务,如改变天空景象、转换绘画风格和调整人物年龄等。项目通过diffusers库提供简便的使用接口。作为一个实验性模型,该项目仍有优化空间,开发者欢迎用户反馈和讨论。

这是一个基于SDXL的Canny控制网络模型，经过1000万张高质量图像训练。模型采用数据增强、多重损失函数和多分辨率等技术，生成高分辨率图像。在美学评分和感知相似度方面优于其他开源Canny模型，适用于绘画和设计工作。支持真实和动漫风格图像生成，提供使用指南和示例代码。

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。

Graphic Novel Illustration是基于Stable Diffusion XL的LoRA模型，经由65张AI生成图像训练而成。该模型支持生成多种场景的漫画风格插画，包括科幻、后启示录、自然和奇幻主题。模型使用简单提示词即可生成具有独特艺术风格的漫画插画作品。

SDXL Controlnet Tile模型是为真实风格图像优化设计的控制网络，兼容WebUI扩展和ComfyUI控制节点。通过改进的训练数据集，该模型实现了自动物体识别、色彩修正和控制强度增强。它主要用于图像细节增强和风格转换，尤其适合高分辨率图像的细节优化。模型适用于多种场景，如图像风格转换和高级放大处理，可显著提升图像质量和细节表现。

SDXL Detector专为精确分类Wikimedia-SDXL图像对而设计，通过微调umm-maybe AI art detector模型，有效提高了对现代扩散模型和非艺术性图像的识别能力。尽管对旧版本生成模型图像的检测能力可能不如原始模型，SDXL Detector适合非商业用途，凭借AutoTrain训练展现出高效性能，如出色的f1得分和精准度。