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TemporalNet

ControlNet时序一致性优化模型

TemporalNet作为ControlNet的扩展模型,主要解决AI生成视频中的闪烁问题,通过优化时序一致性提升输出质量。该模型可与HED等其他模型配合使用,支持在Automatic1111的Web UI环境下运行。目前处于beta测试阶段,后续将开发Web UI扩展功能。

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。
control_v11e_sd15_ip2p - 更好地控制扩散模型的图像处理能力
ControlNetGithubHuggingface图像生成开源项目扩散模型条件输入模型稳态扩散
本项目利用ControlNet v1.1提供了一种神经网络结构,能够通过附加条件控制预训练的大型扩散模型,与Stable Diffusion兼容。其支持指令化像素到像素的控制,通过边缘图、分割图和关键点等条件输入丰富图像生成方式。即便在小规模数据集下,ControlNet也能在个人设备上快速训练,相关源码及文档可在HuggingFace平台获取,适用于多种图像生成任务,提升图像处理灵活性。
TemporalKit - 优化Stable Diffusion视频的时间稳定性和连贯性
EbSynthGithubStable DiffusionTemporalKit关键帧开源项目视频处理
TemporalKit是Stable Diffusion的扩展插件,旨在提高AI生成视频的时间稳定性。该工具支持关键帧提取、图像处理和EbSynth集成,可生成流畅连贯的视频效果。它简化了视频处理流程,支持批量处理,并提供详细教程。TemporalKit适合需要提升AI视频质量的创作者使用,有助于生成更加稳定和连贯的视频内容。
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_v11f1p_sd15_depth - 基于深度图的ControlNet模型为Stable Diffusion提供精准深度控制
ControlNetGithubHuggingfaceStable Diffusion图像处理图像生成开源项目模型深度估计
control_v11f1p_sd15_depth是ControlNet v1.1系列的深度图控制模型。它通过深度信息精确控制图像生成,支持多种深度估计方法。相比1.0版本,新模型优化了训练数据,提高了预处理器兼容性,增强了通用性和鲁棒性。该模型可与Stable Diffusion等扩散模型配合使用,为图像生成提供精确的深度控制。
controlnet-union-sdxl-1.0 - ControlNet++:革新SDXL图像生成与编辑的多功能架构
AI绘图ControlNet++GithubHuggingfaceStable Diffusion图像生成图像编辑开源项目模型
ControlNet++为Stable Diffusion XL模型带来全新架构,支持10余种控制条件,实现高分辨率图像生成和精细编辑。项目采用桶训练、海量高质量数据集和多种训练技巧,在保持参数量的同时,实现多条件融合和开源模型兼容。ProMax版本还增添去模糊、变体生成等高级功能,为图像处理提供更多可能性。
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。
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_normalbae - 了解ControlNet v1.1的条件扩展功能如何提高文本到图像生成质量
ControlNetGithubHuggingfaceStable Diffusion开源项目文本到图像生成条件输入模型深度学习
ControlNet v1.1通过多条件输入增强文本到图像生成,与Stable Diffusion兼容,支持边缘和分割图条件输入。项目已转为diffusers格式,便于个人设备上进行快速训练。Normal 1.1模型改善了表面法线估计的准确性,增加在各类图像中的应用实用性。
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。
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