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sd-controlnet-mlsd

结合M-LSD直线检测优化Stable Diffusion的图像生成

该项目介绍了ControlNet神经网络结构,通过加入M-LSD直线检测等条件来控制大规模扩散模型,适用于Stable Diffusion。ControlNet能够在小数据集下进行稳健学习,且可在个人设备上快速训练。项目提供了多种检查点,涵盖边缘检测、深度估计和关键点检测,丰富了大规模扩散模型的控制方式,有助于推进相关应用的发展,最佳效果在Stable Diffusion v1-5结合使用时体现。

control_v11p_sd15_mlsd - 条件控制的优化:提升大规模Diffusion模型的定制化能力
ControlNetGithubHuggingfaceStable Diffusion图像调控开源项目扩散模型文本到图像生成模型
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。
sd-controlnet-depth - 结合深度估计的文本到图像扩散模型
ControlNetGithubHuggingface图像生成开源项目条件控制模型深度估计稳定扩散
ControlNet通过深度估计条件增强了Stable Diffusion等模型,允许在个人设备和高性能集群上进行快速训练,即使数据集较小。开发者Lvmin Zhang与Maneesh Agrawala提出的模型具有灵活性,加强了扩散模型的控制方式,推进应用实现。其多种检查点以不同条件训练,提供精细的生成控制。
control_v11p_sd15_seg - 利用图像分割提高Stable Diffusion模型的控制策略
ControlNetGithubHuggingface人工智能图像分割图像生成开源项目扩散模型模型
ControlNet最新版本利用图像分割为预训练的扩散模型提供条件控制,具备在小数据集上进行端到端任务学习的能力,具有强大的鲁棒性。结合Stable Diffusion v1.5,该模型通过分割图提供附加条件,丰富控制方法。可在个人设备和大型计算集群上处理不同规模的数据,提升训练效率。
control_v11e_sd15_ip2p - 更好地控制扩散模型的图像处理能力
ControlNetGithubHuggingface图像生成开源项目扩散模型条件输入模型稳态扩散
本项目利用ControlNet v1.1提供了一种神经网络结构,能够通过附加条件控制预训练的大型扩散模型,与Stable Diffusion兼容。其支持指令化像素到像素的控制,通过边缘图、分割图和关键点等条件输入丰富图像生成方式。即便在小规模数据集下,ControlNet也能在个人设备上快速训练,相关源码及文档可在HuggingFace平台获取,适用于多种图像生成任务,提升图像处理灵活性。
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。
sd-controlnet-scribble - 控制扩散模型增强:利用涂鸦图像实现条件控制
ControlNetGithubHuggingfaceStable Diffusion图像生成开源项目条件控制模型神经网络
ControlNet通过引入涂鸦图像等额外输入条件,为预训练的扩散模型提供条件控制,提升其生成能力。即使在训练数据集较少的情况下,该网络仍能保持良好的学习效果。模型支持在个人设备上训练,并可借助计算集群扩展到大规模数据集。此外,Stable Diffusion等扩散模型可与ControlNet结合,增强条件输入灵活性并拓展其应用领域。
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_v11f1p_sd15_depth - 基于深度图的ControlNet模型为Stable Diffusion提供精准深度控制
ControlNetGithubHuggingfaceStable Diffusion图像处理图像生成开源项目模型深度估计
control_v11f1p_sd15_depth是ControlNet v1.1系列的深度图控制模型。它通过深度信息精确控制图像生成,支持多种深度估计方法。相比1.0版本,新模型优化了训练数据,提高了预处理器兼容性,增强了通用性和鲁棒性。该模型可与Stable Diffusion等扩散模型配合使用,为图像生成提供精确的深度控制。
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。
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。
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