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

模型图像生成 FLUX.1-dev 人工智能 Github 深度学习 ControlNet Huggingface 开源项目

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。

Github

Huggingface

介绍相关项目

control_v11p_sd15_scribble - ControlNet v1.1 涂鸦版本的图像生成条件控制方法

ControlNetGithubHuggingfaceStable Diffusion图像生成开源项目扩散模型条件控制模型

ControlNet v1.1 引入涂鸦条件以增强图像生成，修复了先前版本的数据问题，并优化了厚涂鸦处理。通过条件控制，该模型可在Stable Diffusion v1-5上实现多样输入条件，如边缘检测和分割，无需高配置硬件即可便捷地进行快速训练。

FLUX.1-dev-LoRA-AntiBlur - FLUX.1-dev基础上的深度景深增强LoRA模型

AI绘图FLUX.1-devGithubHuggingfaceLoRA图像生成开源项目模型深度景深

FLUX.1-dev-LoRA-AntiBlur是一个基于FLUX.1-dev的LoRA模型，旨在增强图像的深度景深效果。该模型能在保持图像质量的同时显著提升景深，并可与ControlNet等其他组件结合使用。模型使用简便，无需触发词，在diffusers中推荐使用1.0到1.5的缩放比例。用户可以通过Python代码进行本地推理，也可以在Shakker AI平台上在线生成图像。

control_v11p_sd15_lineart - 基于ControlNet的Stable Diffusion线稿生成控制模型

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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。

Flux.1 AI - 文本到图像合成模型，采用混合架构

AI工具AI绘图Flux.1 AI人工智能图像生成机器学习

Flux.1 AI是一款先进的文本到图像合成模型，采用创新的混合架构。它提供三种版本：专业应用的Flux.1 [pro]、非商业用途的Flux.1 [dev]和快速本地开发的Flux.1 [schnell]。该技术以卓越的视觉质量、精准的提示响应和丰富的输出多样性著称，为用户提供高效、创新的AI驱动图像创作体验。Flux.1 AI可通过API或集成平台使用，并提供全面的技术支持和持续更新，保持其在AI图像生成领域的技术领先地位。

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。

controlnet-depth-sdxl-1.0 - ControlNet Depth与Stable Diffusion XL结合提升图像生成质量

ControlNetGithubHuggingface图像处理图像生成开源项目模型深度学习深度检测

项目ControlNet Depth SDXL 1.0结合Zoe和Midas检测器，通过ControlNet与Stable Diffusion XL技术提升图像生成的质量与多样性。该工具支持不同分辨率的图像处理，可选择双重检测器和多种调度器优化生成过程，是实现高质量图像生成的强大解决方案。

controlnet-depth-sdxl-1.0 - SDXL深度控制网络模型优化图像生成效果

GithubHuggingfaceSDXL-controlnet人工智能图像生成开源项目扩散模型模型深度控制

controlnet-depth-sdxl-1.0是基于Stable Diffusion XL的深度控制网络模型，利用深度图引导图像生成。该模型在300万图像-文本对上训练700 GPU小时，采用fp16混合精度，支持高分辨率输出。项目提供详细使用说明和代码示例，便于集成到SDXL管道中，有助于提升生成图像的质量和细节。

control_v11f1e_sd15_tile - 基于ControlNet的高精度图像超分辨率与细节增强模型

ControlNetGithubHuggingfaceStable Diffusion图像生成开源项目扩散模型模型深度学习

control_v11f1e_sd15_tile是ControlNet v1.1系列中专注于图像细节增强的模型。通过与Stable Diffusion结合，该模型能将低分辨率或模糊图像转换为清晰度更高的图像。这个开源项目不仅支持图像超分辨率处理，还可用于生成与输入图像大小相同但细节更丰富的图像，为数字图像处理提供了新的解决方案。

flux.1-lite-8B-alpha - 轻量级文本生成图像模型实现显存优化和性能提升

FLUX.1 LiteGithubHuggingface人工智能模型图像生成开源项目文生图模型模型压缩

Flux.1-lite-8B-alpha是一个经过模型蒸馏的轻量级文生图模型，在维持原有精度的基础上优化了内存占用和运行效率。模型支持文本到图像的高质量生成，可通过HuggingFace Space平台在线使用，并集成了ComfyUI工作流，为开发者提供了便捷的部署方案。

controlnet-tile-sdxl-1.0 - ControlNet技术在图像处理中的最新应用探索

ControlNet Tile SDXLGithubHuggingface人工智能图像去模糊图像超分辨率开源项目模型生成式图像处理

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。

项目侧边栏1

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