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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
mflux - Mac专用的FLUX模型AI图像生成工具
AI绘图FLUXGithubHuggingface DiffusersMLXMacFLUX开源项目
mflux是基于Apple MLX框架的FLUX模型开源实现，为Mac设备优化的AI图像生成工具。它支持本地运行FLUX.1-Schnell模型，可生成1024x1024分辨率图像，无需云服务。项目代码简洁，专注于模型表达，适合学习和开发。未来计划支持更多FLUX模型和功能。
half_illustration - 半插图半照片图像生成的创意模型
FluxGithubHuggingfaceLoRAdiffuserstok风格图像生成开源项目模型
Flux Dev 1模型通过结合摄影与插图，实现创意的半插图半照片图像生成。使用'形式为 TOK'以提升风格，还可在 Replicate 上运行。此模型使用 FLUX.1-dev 基础，兼容差分库，提供丰富的创意表现选择。详见相关文档了解下载与操作指引。
control_v11p_sd15_canny - 边缘检测控制模型实现精准AI图像生成
ControlNetGithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像生成开源项目模型计算机视觉
control_v11p_sd15_canny是基于Stable Diffusion v1.5的ControlNet模型，用于边缘检测图像控制。该模型利用Canny算法生成的边缘图作为输入，精确控制AI图像生成。作为ControlNet v1.1的组成部分，它在数据质量和性能上较1.0版本有所提升。通过简单的Python代码即可实现，适用于艺术创作和图像编辑。
controlnet-sd21-depth-diffusers - 控制稳定扩散与艺术生成的革新选择
GithubHuggingfaceStable Diffusiondiffusers开源项目控制网模型艺术语言模型
controlnet-sd21-depth-diffusers 是稳定扩散2.1模型的初始版本，着重结合深度与艺术。这一模型在laion-art子集上训练，通过使用diffusers技术，提高了图像生成的控制能力。适合研究图像生成技术和艺术的用户，强调使用上的道德考量。感谢ControlNet和脚本转换贡献者的支持，确保功能实现的高质量与灵活性。
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。
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。
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。
LooseControl - 通用深度条件生成控制技术
AI绘图ControlNetGithubLooseControl图像生成开源项目深度条件控制
LooseControl是一种提升ControlNet能力的深度条件生成控制技术，实现了更通用的深度条件控制。该开源项目提供UI界面和Python API，支持基于粗略深度图的图像生成和风格保持编辑。LooseControl适用于多种场景，为计算机视觉和图像生成领域提供了新的研究方向。
carnival-unchained-v10-fp8-flux - Flux技术驱动的FP8模型融合真实与动漫风格
FluxGithubHuggingfacefloat8_e4m3fntext-to-image实验性转换开源项目模型
这是一个基于Carnival原始模型的实验性FP8模型转换项目，运用Flux技术融合真实与动漫风格。模型采用float8_e4m3fn格式，支持文本到图像生成，但目前仅供测试使用。由于采用特殊的浮点格式，该模型暂不支持无服务器推理API。
flux-lora-uncensored - Flux LoRA模型的图像生成，探索多种图像可能
ComfyUIFluxGithubHuggingface图像生成开源项目性内容模型漏洞
项目通过Fluxgym在本地计算机上训练的Flux LoRA模型，可以使用特定触发词进行图像生成。模型可在ComfyUI、AUTOMATIC1111、SD.Next、Invoke AI、Forge等工具中使用，权重以Safetensors格式提供，并按照非商业许可使用。
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