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control_v11p_sd15_softedge

软边缘检测控制模型 优化稳定扩散图像生成效果

control_v11p_sd15_softedge是基于ControlNet v1.1的软边缘检测图像控制模型。它能精确控制Stable Diffusion的图像生成过程,支持多种图像处理任务。相比前代模型,优化了训练数据集,提升了边界感知能力,解决了灰度图像过拟合问题,具有更强的鲁棒性。该模型可用于艺术创作、图像编辑等领域,为用户提供更灵活的图像生成控制。

control_v11p_sd15_lineart - 专注线稿转换的AI图像生成器
AI绘画ControlNetGithubHuggingfaceStable Diffusion图像生成开源项目模型线稿
control_v11p_sd15_lineart通过ControlNet技术将线稿转换为完整图像,与Stable Diffusion v1-5深度集成。该模型接收线稿和文本描述作为输入,输出高品质的图像成果。这一开源项目为数字艺术创作、插画设计等领域提供了便捷的线稿转换工具。
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-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。
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。
controlnet-tile-sdxl-1.0 - ControlNet技术在图像处理中的最新应用探索
ControlNet Tile SDXLGithubHuggingface人工智能图像去模糊图像超分辨率开源项目模型生成式图像处理
该项目展示了如何利用ControlNet技术实现图像的去模糊、变体生成和超分辨率处理。通过整合多种图像处理器和pipelines,支持多种比率和倍数的放大,简化了操作过程,并提高了图像质量。项目代码提供了应用高斯模糊、引导滤波及多维采样的示例,可以通过详细提示生成更高质量和多样化的图像,提高细节再现能力。
control_v1p_sd15_qrcode_monster - ControlNet模型实现创意可扫描二维码生成
AI图像生成ControlnetGithubHuggingfaceQR码生成Stable Diffusion图像处理开源项目模型
这是一个基于Stable Diffusion 1.5的ControlNet扩展模型,专注于生成创意且可扫描的二维码。模型采用灰色背景技术,提高了图像融合度、可读性和创造性。通过调整提示词和ControlNet引导尺度等参数,可生成独特的二维码图像。虽然不是所有生成的代码都可读,但可通过多次尝试获得满意结果。该模型为艺术创作和营销等领域开辟了新的应用可能。
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。
flux-controlnet-canny-v3 - Canny ControlNet的Flux图像生成
AI绘图ControlNetFluxGithubHuggingfaceStable Diffusion图像生成开源项目模型
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。
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