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条件控制的优化:提升大规模Diffusion模型的定制化能力

ControlNet v1.1通过引入额外的输入条件,实现对大型Diffusion模型的精细化控制。该模型在小数据集环境下也能高效学习,并支持在个人设备上进行快速训练。借助ControlNet,Stable Diffusion等模型能够采用如边缘图、分割图和关键点等条件输入,增强控制能力,推动相关应用的发展。

control_v11p_sd15_lineart - 基于ControlNet的Stable Diffusion线稿生成控制模型
AI图像生成ControlNetGithubHuggingfaceStable Diffusion图像处理开源项目机器学习模型
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。
controlnet-sd21 - Stable Diffusion 2.1 多功能图像控制模型合集
ControlNetGithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像控制开源项目模型深度学习
这是基于 LAION-Art 数据集训练的 Stable Diffusion 2.1 ControlNet 模型集合,集成了 Canny 边缘检测、深度图、姿态估计、线稿在内的11种图像控制功能。模型兼容 Automatic1111 WebUI,优化后的 safetensors 版本仅占用700MB存储空间,为AI图像生成提供多样化的控制选项。
controlnet-union-sdxl-1.0 - ControlNet++:革新SDXL图像生成与编辑的多功能架构
AI绘图ControlNet++GithubHuggingfaceStable Diffusion图像生成图像编辑开源项目模型
ControlNet++为Stable Diffusion XL模型带来全新架构,支持10余种控制条件,实现高分辨率图像生成和精细编辑。项目采用桶训练、海量高质量数据集和多种训练技巧,在保持参数量的同时,实现多条件融合和开源模型兼容。ProMax版本还增添去模糊、变体生成等高级功能,为图像处理提供更多可能性。
control_v11p_sd15_openpose - 基于OpenPose的人体姿态控制AI图像生成模型
ControlNetGithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像生成姿态检测开源项目模型
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。
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。
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。
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-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。
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_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。
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