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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。

MultiDiffusion - 基于预训练模型的多功能可控的图像生成框架
GithubMultiDiffusion可控生成图像生成开源项目扩散模型文本到图像
MultiDiffusion 是一个统一框架,通过预训练的文字转图像扩散模型,实现多功能且可控的图像生成,无需进一步训练或微调。该框架支持用户使用各种控制信号,如纵横比和空间引导信号,生成高质量、多样化的图像。MultiDiffusion 优化了多重扩散生成过程,使用一组共享参数或约束,支持局部和全局编辑,适用于如烟雾、火焰和雪等半透明效果。
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。
distill-sd - 更小更快速的Stable Diffusion模型,依靠知识蒸馏实现高质量图像生成
GithubStable Diffusion开源项目模型压缩神经网络训练细节预训练检查点
基于知识蒸馏技术开发的小型高速Stable Diffusion模型。这些模型保留了完整版本的图像质量,同时大幅减小了体积和提升了速度。文档详细介绍了数据下载脚本、U-net训练方法和模型参数设置,还支持LoRA训练及从检查点恢复。提供清晰的使用指南和预训练模型,适配快速高效图像生成需求。
stable-diffusion-2-depth - 基于深度感知的Stable Diffusion AI图像生成模型
GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像生成开源项目机器学习模型深度学习
stable-diffusion-2-depth是基于Stable Diffusion 2的深度感知AI图像生成模型。它在原有基础上增加了处理MiDaS深度预测的输入通道,实现了额外的条件控制。该模型能够根据文本提示生成和修改高分辨率图像,主要应用于AI安全部署研究、模型局限性探索和艺术创作等领域。作为开源项目,stable-diffusion-2-depth为AI图像生成技术的进步提供了新的可能性。
TemporalNet - ControlNet时序一致性优化模型
AI绘图ControlNetGithubHuggingfaceStable DiffusionTemporalNet开源项目时序一致性模型
TemporalNet作为ControlNet的扩展模型,主要解决AI生成视频中的闪烁问题,通过优化时序一致性提升输出质量。该模型可与HED等其他模型配合使用,支持在Automatic1111的Web UI环境下运行。目前处于beta测试阶段,后续将开发Web UI扩展功能。
ControlNeXt - 高效可控生成框架 实现图像视频多样化控制
ControlNeXtGithub人工智能可控生成图像生成开源项目视频生成
ControlNeXt是一个创新的可控生成框架,支持图像和视频的多样化控制。该项目大幅减少可训练参数,提高收敛速度和效率。基于Stable Diffusion等先进模型,ControlNeXt实现了包括人体姿态控制在内的多种生成任务。此外,它还可与LoRA等技术结合,提供更灵活、稳定的生成体验。
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。
control_v11p_sd15_inpaint - ControlNet技术驱动的智能图像修复工具
ControlNetGithubHuggingfaceInpaintStable Diffusion图像生成开源项目条件控制模型
control_v11p_sd15_inpaint是一款基于ControlNet技术的图像修复工具。它通过精确控制Stable Diffusion等扩散模型,实现高质量的图像修复和编辑。该模型支持边缘图、分割图和关键点等多种输入条件,为图像处理提供多样化的选择。这一工具适用于个人设备和大型计算集群,具有良好的可训练性和易用性。
DiffusionFromScratch - 实践教程:从零构建和训练稳定扩散模型
GithubStable DiffusionUNet图像生成开源项目教程机器学习
DiffusionFromScratch是一个开源项目,提供精简代码库用于重建稳定扩散模型。项目特点包括单Python脚本实现、支持MNIST和CelebA数据集训练,以及提供多个Colab笔记本。这些笔记本涵盖模型架构探索、UNet模型构建和基于文本生成MNIST图像等内容。项目还展示了演示输出和音乐视频生成示例,为学习稳定扩散模型提供了实用资源。
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。
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