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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ControlNetHuggingface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。

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介绍相关项目
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-uncensored - AI图像生成模型 支持无限制成人内容创作
AI绘图FLUXGithubHuggingfaceLoRANSFW内容图像生成开源项目模型
Flux-uncensored是基于FLUX.1-dev的LoRA模型，专用于生成无限制成人内容图像。该模型移除了内容限制，支持通过文本提示生成NSFW和未经审查的内容。Flux-uncensored仅供研究和个人使用，遵循非商业许可。使用时需谨慎并遵守相关法律和道德规范。
FLUX.1-dev-LoRA-add-details - FLUX.1-dev模型的真实感和细节增强LoRA
AI绘图FLUX.1-devGithubHuggingfaceLoRA图像生成开源项目模型真实细节增强
FLUX.1-dev-LoRA-add-details是一个针对FLUX.1-dev模型的增强LoRA，专注于提升图像真实感和细节表现，尤其优化了自然肤质效果。此LoRA无需特定触发词，建议使用1.0的缩放比例，也支持负值应用。通过FluxPipeline可轻松集成，适用于生成逼真的人物肖像和高质量插画风格图像。
flux-RealismLora - Flux模型写实效果增强工具：LoRA微调技术应用
ComfyUIFLUX.1-devGithubHuggingfaceLoRA图像生成开源项目模型模型微调
flux-RealismLora项目为FLUX.1-dev模型提供LoRA微调功能，旨在提升图像生成的写实效果。XLabs AI团队开发的这一工具包含训练脚本和配置文件，支持LoRA和ControlNet微调技术。项目采用特定格式的图像数据集进行训练，并可与ComfyUI工作流程无缝集成。遵循FLUX.1 [dev]非商业许可证，flux-RealismLora为增强Flux模型的写实能力提供了实用解决方案。
flux - 开源AI文本与图像转换框架
AI绘图APIFLUXGithubHugging Face开源项目模型推理
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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。
FLUX.1-schnell - 开源快速文本到图像生成模型
AI模型FLUX.1GithubHuggingface图像生成开源项目文本到图像模型深度学习
FLUX.1-schnell是一个开源的文本到图像生成模型，拥有120亿参数。该模型采用整流流变换器技术，能在1-4步内快速生成高质量图像，性能comparable市面上的闭源产品。FLUX.1-schnell基于Apache-2.0许可发布，支持个人、科研和商业用途。它提供API接口、ComfyUI和Diffusers库支持，方便开发者和创意人员使用。
sd-controlnet-scribble - 控制扩散模型增强：利用涂鸦图像实现条件控制
ControlNetGithubHuggingfaceStable Diffusion图像生成开源项目条件控制模型神经网络
ControlNet通过引入涂鸦图像等额外输入条件，为预训练的扩散模型提供条件控制，提升其生成能力。即使在训练数据集较少的情况下，该网络仍能保持良好的学习效果。模型支持在个人设备上训练，并可借助计算集群扩展到大规模数据集。此外，Stable Diffusion等扩散模型可与ControlNet结合，增强条件输入灵活性并拓展其应用领域。
sapianf-nude-men-women-for-flux-v20fp16-fp8-flux - FLUX模型的FP8实验性转换版本用于生成真实感图像
AI模型FluxGithubHuggingface实验性转换开源项目文本生成图像模型浮点数压缩
这是一个基于FLUX模型的FP8实验性转换项目，旨在生成高度逼真的图像。该项目使用自制脚本将原始FLUX模型转换为FP8格式，为开发者提供了测试FP8模型性能的机会。尽管目前不支持无服务器推理API，但这个转换模型在生成高质量、照片级真实图像方面具有潜力。该项目对于研究FP8格式在图像生成中的应用具有重要意义。
control_v11p_sd15_openpose - 基于OpenPose的人体姿态控制AI图像生成模型
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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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