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了解ControlNet v1.1的条件扩展功能如何提高文本到图像生成质量

ControlNet Github 开源项目条件输入 Huggingface 深度学习 Stable Diffusion 文本到图像生成模型

ControlNet v1.1通过多条件输入增强文本到图像生成，与Stable Diffusion兼容，支持边缘和分割图条件输入。项目已转为diffusers格式，便于个人设备上进行快速训练。Normal 1.1模型改善了表面法线估计的准确性，增加在各类图像中的应用实用性。

文档

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。

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。

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。

sd-webui-controlnet - 为Stable Diffusion WebUI增添高度可控的图像生成功能

AI绘图ControlNetGithubStable DiffusionWebUI图像生成开源项目

sd-webui-controlnet扩展为Stable Diffusion WebUI集成了ControlNet功能。它支持多种控制模型和预处理器,实现像素级精确控制,兼容高分辨率修复和上采样脚本。用户可调整提示词与控制网络的权重,还可使用参考图像进行无模型控制。该扩展显著提升了Stable Diffusion的可控性,为AI图像生成开启更多可能性。

control_v11p_sd15_inpaint - ControlNet技术驱动的智能图像修复工具

ControlNetGithubHuggingfaceInpaintStable Diffusion图像生成开源项目条件控制模型

control_v11p_sd15_inpaint是一款基于ControlNet技术的图像修复工具。它通过精确控制Stable Diffusion等扩散模型，实现高质量的图像修复和编辑。该模型支持边缘图、分割图和关键点等多种输入条件，为图像处理提供多样化的选择。这一工具适用于个人设备和大型计算集群，具有良好的可训练性和易用性。

ControlNetPlus - 多条件控制的AI图像生成与编辑工具

AI绘图ControlNet++GithubSDXL图像生成图像编辑开源项目

ControlNetPlus是一款支持多种控制条件的AI图像生成和编辑工具。该项目采用创新架构，可处理10多种控制条件并生成高分辨率图像，同时支持多条件输入而不增加计算负载。经SDXL全面实验，ControlNetPlus在控制能力和图像质量方面表现出色。ProMax版本还提供图块去模糊、变化和超分辨率等高级编辑功能。此外，ControlNetPlus可与其他开源SDXL模型和Lora模型兼容，为图像生成和编辑提供了灵活的解决方案。

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。

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。

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。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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