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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。

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。
controlnet-canny-sdxl-1.0 - 基于SDXL的Canny控制网络模型生成高质量图像
AI绘图ControlNetGithubHuggingfaceSDXL人工智能生成图像控制开源项目模型
这是一个基于SDXL的Canny控制网络模型,经过1000万张高质量图像训练。模型采用数据增强、多重损失函数和多分辨率等技术,生成高分辨率图像。在美学评分和感知相似度方面优于其他开源Canny模型,适用于绘画和设计工作。支持真实和动漫风格图像生成,提供使用指南和示例代码。
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。
sd-image-variations-diffusers - 基于Stable Diffusion的开源图像变体生成模型
CLIPGithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像变体图像生成开源项目模型
sd-image-variations-diffusers是一个经过微调的Stable Diffusion模型,通过CLIP图像嵌入技术实现图像变体生成。该模型集成Diffusers库,可生成高质量的图像变体,主要应用于艺术创作、教育工具和AI研究等领域。模型目前已发布V2版本,相比V1版本具有更好的图像质量和相似度表现,但在生成人脸和文字方面仍存在局限性。
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。
stable-diffusion-v1-5 - 先进的AI文本到图像生成模型
GithubHuggingfacediffusers人工智能开源项目机器学习模型模型卡环境影响
Stable Diffusion v1.5是一款基于扩散技术的文本到图像生成模型。该模型能够根据文本描述生成高质量、多样化的图像,适用于艺术创作、设计辅助等多个领域。通过简单的文本提示词,用户可以控制图像生成过程。Stable Diffusion v1.5在图像质量和多样性方面较前代有显著提升,为AI图像生成领域提供了有力支持。
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。
dreamlike-diffusion-1.0 - 经过艺术优化的Stable Diffusion图像生成模型
GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能绘画图像生成开源项目模型深度学习模型艺术创作
Dreamlike Diffusion 1.0通过对Stable Diffusion 1.5的艺术风格优化,提供了更强的艺术创作能力。模型支持512x768等多种分辨率配置,可生成肖像和风景作品。通过Python Diffusers、Gradio界面支持多平台使用,开放非商业用途部署,商业应用需获得授权。关键词dreamlikeart可增强作品的艺术效果。
t2i-adapter-canny-sdxl-1.0 - T2I适配器结合Canny检测提升稳定扩散XL的条件控制
GithubHuggingfaceT2I-Adapter图像生成开源项目模型深度学习稳定扩散边缘检测
T2I适配器通过Canny边缘检测增强稳定扩散模型的条件控制能力,由腾讯ARC和Hugging Face联合开发。该模型经由多任务学习在超过300万的高分辨率图文对上训练了20000步,实现了文本到图像生成的更高可控性。使用者需安装必要的依赖,并结合指定的模型与调度程序,以提高图像生成质量。
stable-diffusion-v1-5 - 先进的文本到图像生成模型,实现高质量图像创作
GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像生成开源项目文本到图像模型深度学习
Stable Diffusion v1-5是一款基于文本生成图像的扩散模型,通过595k步fine-tuning优化,能生成高质量、多样化的图像。适用于艺术创作、教育和研究等领域,但存在生成可读文本困难等局限。该模型仅供研究用途,不得用于生成有害或非法内容。使用时需注意其局限性并遵守相关规范。
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