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qinglong_controlnet-lllite

轻量级动漫图像控制模型集成多种处理功能

ControlNet-LLLite是一套基于ControlNet架构的轻量级图像控制模型,针对动漫图像处理进行了优化。它支持动漫人物面部分割、线条提取、深度图生成和色彩重构等功能。项目提供多个预训练模型,如AnimeFaceSegment、Normal和T2i-Color,可与ComfyUI和SD-WebUI集成。这套工具适用于需要精确控制动漫图像生成和编辑的场景。

ToonCrafter - 卡通图像插帧生成工具
GithubToonCrafter卡通插值图像处理开源项目生成式AI视频生成
ToonCrafter是一个开源项目,专注于卡通图像插帧生成。它利用预训练的图像到视频扩散模型,可生成最多16帧、分辨率512x320的动画序列。该工具支持稀疏草图引导和基于参考的草图着色功能。项目提供代码和模型权重,为卡通动画创作提供新的可能性。ToonCrafter主要用于研究目的,不对潜在的滥用负责。
FLUX.1-dev-Controlnet-Inpainting-Alpha - 阿里妈妈创意团队开发的FLUX图像修复控制模型
AI绘图ControlNetFLUX.1-devGithubHuggingfaceStable Diffusion图像修复开源项目模型
阿里妈妈创意团队基于FLUX.1-dev模型开发的图像修复控制模型,采用ControlNet技术实现精准的图像修复和编辑。模型在1200万张数据集上训练,适配768x768分辨率,支持ComfyUI和Diffusers框架调用。经实测对比SDXL-Inpainting模型,在图像修复质量上展现出明显优势。目前发布alpha版本,持续改进中。
CustomNet - 创新的物体定制与多视角生成扩散模型
CustomNetGithub对象定制开源项目文本生成图像深度学习视角控制
CustomNet是一个创新的文本到图像扩散模型框架,专注于物体定制和多视角生成。该模型整合了3D新视角合成能力,实现物体空间位置和视角的灵活调整,同时保持物体身份。CustomNet无需测试时优化,可同时控制视角、位置和文本,在身份保持、多样性和协调性方面表现出色。这一技术为物体定制和图像生成领域开辟了新的可能性。
Awesome-Controllable-Generation - 可控生成技术前沿 ControlNet到DreamBooth及最新进展
Github人工智能可控生成开源项目扩散模型文本到图像深度学习
该项目收集了扩散模型中可控生成的前沿论文和资源,涵盖ControlNet、DreamBooth等开创性工作及图像、视频、3D生成的最新应用。内容包括精细合成控制、主题驱动生成和复杂布局操作等技术,汇集80余篇精选论文,全面覆盖可控生成领域的多种技术和应用,为相关研究者提供重要参考。
NyankoMotsiX - 精准动漫图像生成,丰富视觉效果与个性化功能
AI绘图AnimeGithubHuggingfacestable-diffusion可爱开源项目文本到图像模型
NyankoMotsiX项目采用diffusers技术与Stable-Diffusion模型,生成高质量的动漫图像,专注可爱与独特风格。项目功能涵盖场景深度、角色表情及细致描绘,可通过简单文本实现丰富视觉效果。更新后进一步提升图像清晰度与细节,满足艺术家及爱好者对高分辨率创作的需求,同时兼顾多样化的图像生成场景,促进视觉创新。
pytorch-animeGAN - 基于PyTorch的轻量级GAN实现 快速将照片转换为动漫风格
AnimeGANGithub人工智能图像风格转换开源项目深度学习计算机视觉
pytorch-animeGAN是AnimeGAN的PyTorch实现,能够快速将真实照片转换为动漫风格。项目提供Hayao、Shinkai和Arcane等多种预训练模型,支持使用预训练模型进行推理或在自定义数据集上训练。除了图像转换,还支持视频转换和批量处理,并集成色彩迁移模块以保留原始图像颜色。该开源项目为开发者和研究人员提供了便捷的动漫风格转换工具。
COCOtiFaMix_v2 - AI驱动的动漫风格图像生成模型
GithubHuggingfaceStable Diffusion二次元风格人工智能绘图动漫角色开源项目文本生成图像模型
COCOtiFaMix_v2是一个基于Stable Diffusion的开源AI模型,专注于生成动漫风格图像。该模型可根据文本提示创建详细的插画,擅长呈现人物、服饰和场景元素。它支持多种视觉效果,如雨天、彩虹和花卉,适用于插画设计和游戏美术等领域。作为一个文本到图像的生成工具,COCOtiFaMix_v2为数字艺术创作提供了新的可能性。
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。
UniControl - 优化多任务条件生成的统一扩散模型
GithubUniControl任务推理开源项目控制生成模型训练视觉生成
UniControl项目展示了一种新的多任务条件生成模型,支持多种语言提示,通过增强的预训练文本到图像扩散模型和任务感知的HyperNet,实现高精度图像生成和多任务适应。实验结果表明,UniControl在多个单任务控制方法上表现更佳,是可控视觉生成领域的重要进展。
Arc2Face - 生成人脸图像的模型
Arc2FaceGithubID相似性Stable Diffusion人脸模型开源项目高质量图像生成
Arc2Face利用ArcFace嵌入实现快速生成高质量人脸图像。训练于大规模WebFace42M数据集,具备优越的ID相似性和多输入模式扩展性。结合Stable Diffusion,支持ControlNet控制姿态,适用多平台。提供安装和使用指南及加速推理选项,确保灵活高效应用。
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