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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。

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。
control_v11p_sd15_lineart - 基于ControlNet的Stable Diffusion线稿生成控制模型
AI图像生成ControlNetGithubHuggingfaceStable Diffusion图像处理开源项目机器学习模型
ControlNet v1.1 lineart是Stable Diffusion的线稿控制模型,通过输入线稿图像实现对生成结果的精确引导。该模型基于OpenRAIL许可证开源,支持草图转成品图像、线稿自动上色等功能,可与Stable Diffusion v1-5完美集成。作为专业的AI图像生成工具,它为数字艺术创作提供了更精准的控制方式。
control_v11p_sd15s2_lineart_anime - 动漫风格线稿的控制性扩散模型
ControlNetGithubHuggingfaceStable Diffusion开源项目文本到图像生成条件控制模型线稿动漫
该项目通过ControlNet为扩散模型添加条件输入,专注于动漫风格线条艺术。ControlNet适应性强,能在小数据集上稳健学习特定任务条件。结合Stable Diffusion v1-5,可以提升模型处理边缘图、分割图和关键点的能力,有助于扩展大规模扩散模型的应用。
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
ControlNetGithubHuggingface图像生成开源项目条件控制模型稳定扩散软边缘
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_normalbae - 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
ControlNetGithubHuggingfaceStable Diffusion开源项目文本到图像生成条件输入模型深度学习
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。
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。
control_v11p_sd15_scribble - ControlNet v1.1 涂鸦版本的图像生成条件控制方法
ControlNetGithubHuggingfaceStable Diffusion图像生成开源项目扩散模型条件控制模型
ControlNet v1.1 引入涂鸦条件以增强图像生成,修复了先前版本的数据问题,并优化了厚涂鸦处理。通过条件控制,该模型可在Stable Diffusion v1-5上实现多样输入条件,如边缘检测和分割,无需高配置硬件即可便捷地进行快速训练。
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_canny - 边缘检测控制模型实现精准AI图像生成
ControlNetGithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像生成开源项目模型计算机视觉
control_v11p_sd15_canny是基于Stable Diffusion v1.5的ControlNet模型,用于边缘检测图像控制。该模型利用Canny算法生成的边缘图作为输入,精确控制AI图像生成。作为ControlNet v1.1的组成部分,它在数据质量和性能上较1.0版本有所提升。通过简单的Python代码即可实现,适用于艺术创作和图像编辑。
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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