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flux-controlnet-canny-v3

Canny ControlNet的Flux图像生成

此项目提供了Canny ControlNet检查点,支持FLUX.1-dev模型,并可在ComfyUI中使用。ControlNet在1024x1024分辨率下训练,旨在提升图像的真实性和细节表现。可以通过GitHub仓库中的main.py或ComfyUI自定义节点来体验模型。示例结果和输入图像位于“Files and versions”部分,提供直观的模型表现展示。

FLUX.1-dev-Controlnet-Canny - 多尺度图像生成技术的应用及其未来潜力
ControlNetDiffusersFLUX.1-devGithubHuggingfacefuturistic开源项目文本生成图像模型
FLUX.1-dev-Controlnet-Canny项目实现了首个版本的训练,提供在多尺度下的图像生成能力。该项目依托ControlNet和Diffusers技术,以1024x1024像素规模进行训练,使用8x8的批量大小和30K次训练步数,确保模型生成稳定且高质量的图像。支持最新的Diffusers版本运行,适合生成具有未来感的都市图像演示,具有极大的应用潜力。
flux-controlnet-collections - FLUX.1-dev专用ControlNet模型集合优化图像生成控制
ComfyUIControlNetFLUX.1-devGithubHuggingface图像生成开源项目模型深度学习
该项目为FLUX.1-dev模型提供了优化的ControlNet检查点,包含Canny、HED和Depth(Midas)三种模型。这些ControlNet经1024x1024分辨率训练,支持ComfyUI直接使用。项目还提供自定义节点和工作流程,便于快速实现。这些工具能够提升图像生成的精确控制,增强AI图像创作效果。
flux-controlnet-depth-v3 - 基于深度控制网络的1024分辨率图像生成控制器
ControlNetFLUXGithubHuggingface人工智能生成图像深度控制图形工作流开源项目模型
FLUX.1-dev模型的Depth ControlNet控制器,专注于1024x1024分辨率的图像生成控制。v3版本在真实度方面有显著提升,集成ComfyUI支持,提供训练脚本、配置文件和推理演示。项目支持通过GitHub仓库和ComfyUI工作流快速部署使用。
sd-controlnet-canny - Canny边缘检测增强Stable Diffusion的图像生成控制能力
ControlNetGithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像生成开源项目模型边缘检测
sd-controlnet-canny是一个基于ControlNet的模型,通过Canny边缘检测增强Stable Diffusion的图像生成能力。该模型利用边缘图作为额外条件,实现更精确的图像生成控制。它适用于艺术创作、图像编辑和设计辅助等场景,可无缝集成到Stable Diffusion工作流程中,提升图像生成的质量和多样性。
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。
FLUX.1-dev-Controlnet-Union - 多控制模式文本到图像生成技术
FLUX.1-devGithubHuggingface图像生成开源社区开源项目控制模式模型模型训练
FLUX.1-dev-Controlnet-Union是一个整合多种控制模式的文本到图像生成工具,支持canny、tile、depth等模式。当前已经发布beta版本,旨在推动开源社区及Flux生态系统的发展。尽管模型仍在训练中,但在多ControlNets集成方面已展示出优异性能。使用FluxMultiControlNetModel,可以在特定条件下实现高效图像生成。推荐从GitHub获取最新版本以获得最佳支持。
controlnet-canny-sdxl-1.0 - SDXL Canny边缘检测控制网络模型介绍
ControlNetGithubHuggingfaceSDXL-controlnetStable Diffusion人工智能开源项目文本生成图像模型
controlnet-canny-sdxl-1.0是基于stable-diffusion-xl-base-1.0训练的Canny边缘检测控制网络模型。该模型通过边缘图像控制SDXL生成的图像内容和结构,支持高分辨率图像生成。项目提供了使用说明和示例代码,便于开发者集成到AI图像生成项目中。
controlnet-canny-sdxl-1.0 - 基于SDXL的Canny控制网络模型生成高质量图像
AI绘图ControlNetGithubHuggingfaceSDXL人工智能生成图像控制开源项目模型
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。
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
ControlNetFLUX.1-devGithubHuggingface人工智能图像生成开源项目模型深度学习
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。
Flux.1-dev-Controlnet-Upscaler - 基于ControlNet的Flux.1-dev兼容图像超分辨率模型
ControlNetGithubHuggingface人工智能图像增强图像处理图像超分辨率开源项目模型
Jasper研究团队开发的Flux.1-dev ControlNet超分辨率模型,专门处理低分辨率图像。采用合成复杂数据降质方案训练,可将图像分辨率提升4倍。基于diffusers库实现,支持高斯噪声、泊松噪声、图像模糊和JPEG压缩等多种图像降质处理。该模型与Flux.1-dev完全兼容,提供高质量的图像超分辨率功能。
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