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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

Awesome-Controllable-T2I-Diffusion-Models - 可控文本到图像扩散模型研究进展综述

Diffusion ModelsGithub个性化生成主体驱动生成可控生成开源项目文本到图像生成

该项目汇集了文本到图像扩散模型中可控生成的前沿研究。内容涵盖个性化生成、空间控制、高级文本条件生成等多个方向,并总结了多条件生成和通用可控生成方法。项目为研究人员和开发者提供了全面了解可控T2I扩散模型最新进展的资源,有助于促进该领域的发展。

stable-diffusion-v1-5 - 文本到图像生成的多平台兼容潜在扩散模型

AI绘图GithubHuggingfaceStable Diffusion开源项目文本到图像模型生成对抗网络生成艺术

Stable Diffusion v1-5 是一个使用潜在扩散技术的文本到图像生成模型，可生成高逼真度的图像。该模型经过多次优化与微调，兼容Diffusers库及多种用户界面，强调安全性并配备NSFW检查器，适用于研究、艺术创作及设计领域。此模型针对不同GPU环境设计，具有高效的生成性能。

controlnet-scribble-sdxl-1.0 - 支持多种线条样式的高分辨率图像生成模型

ControlNet_SDXLGithubHuggingface图像生成开源项目模型线稿视觉美感高分辨率

该模型能够生成与Midjourney效果相近的高分辨率图像。其通过超过千万张高质量图像数据的训练，采用多重分辨率和数据增强技术，支持各种类型和宽度的线条。用户可利用简单的草图和提示词生成视觉效果突出的图像。在美学表现上，该模型优于Controlnet-Canny-Sdxl-1.0。但需注意，线条的厚薄会影响控制能力，适合从粗略到精细的逐步创作。

stable-diffusion-2-1-unclip - 基于文本和图像嵌入的Stable Diffusion 2.1增强版

GithubHuggingfaceStable Diffusion图像生成开源项目模型模型卡训练数据限制与偏见

Stable Diffusion 2.1的增强版可接受CLIP图像嵌入并生成图像变体，通过噪声水平调节控制。适用于艺术创作、设计和研究用途，探索生成模型的偏见和局限。开发者为Robin Rombach和Patrick Esser，使用CreativeML Open RAIL++-M开放许可，但需注意生成的内容可能存在偏见或不当风险。

stable-diffusion-1.5 - 开源深度学习模型实现文本到图像的精确转换与生成

GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能开源项目文本生成图像模型深度学习计算机视觉

Stable-Diffusion-v1-5采用Latent Diffusion架构和LAION-2B数据集训练，能将文本提示准确转换为512x512分辨率的图像。模型通过Diffusers和RunwayML提供标准接口，内置内容审核机制，主要应用于研究、艺术创作和教育领域。目前仅支持英文输入，使用时需遵循CreativeML OpenRAIL-M开源协议规范。

axodox-machinelearning - 基于C++的Stable Diffusion图像生成库，支持ControlNet

C++ControlNetGithubONNXStable Diffusion图像合成开源项目

该库是一款基于Stable Diffusion的图像生成工具，支持txt2img、img2img和图像修复功能，完全采用C++实现，无需依赖Python。其高性能和简化的部署过程非常适用于实时图形应用和游戏开发。库还支持ControlNet，通过输入图像来引导生成过程，并提供GPU加速的特征提取功能，如姿势估计、深度估计和边缘检测。此外，库包含多个代码示例和预编译模型，便于开发者快速集成和测试。

TTPLanet_SDXL_Controlnet_Tile_Realistic - SDXL Controlnet Tile模型：实现真实风格图像细节增强与重构

ControlNetGithubHuggingfaceSDXL人工智能模型图像增强图像处理开源项目模型

SDXL Controlnet Tile模型是为真实风格图像优化设计的控制网络，兼容WebUI扩展和ComfyUI控制节点。通过改进的训练数据集，该模型实现了自动物体识别、色彩修正和控制强度增强。它主要用于图像细节增强和风格转换，尤其适合高分辨率图像的细节优化。模型适用于多种场景，如图像风格转换和高级放大处理，可显著提升图像质量和细节表现。

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。

stable-diffusion-3.5-large - 多模态扩散变换器模型实现高质量图像生成

GithubHuggingfaceStable Diffusion 3.5人工智能模型多模态扩散变换器开源项目文本生成图像模型深度学习

Stable Diffusion 3.5 Large是Stability AI开发的新型文本到图像生成模型。采用多模态扩散变换器架构，改进了图像质量、排版和复杂提示理解能力。模型支持研究及部分商业用途，可通过ComfyUI、Hugging Face等多种方式使用。结合多个预训练文本编码器和QK归一化技术，在提示遵循度和图像美学质量方面表现优异。

stable-diffusion-2 - 高分辨率文本到图像生成模型

AI绘图GithubHuggingfaceStable Diffusion开源项目文本生成图像机器学习模型深度学习

Stable Diffusion v2是一款基于潜在扩散模型的文本到图像生成工具，支持768x768高分辨率输出。该模型采用OpenCLIP-ViT/H文本编码器，在LAION-5B数据集上训练而成。它提供多个预训练检查点，包括基础模型、深度条件模型和放大模型，适用于艺术创作、设计和研究等领域。Stable Diffusion v2在图像生成质量和多样性方面有显著提升，为AI图像创作提供了新的可能。

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