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sd-controlnet-mlsd

结合M-LSD直线检测优化Stable Diffusion的图像生成

Github开源项目条件输入M-LSDHuggingfaceStable Diffusion扩散模型ControlNet模型

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。

GithubGithubHuggingfaceHuggingface论文论文
介绍相关项目
ml-stable-diffusion - 在Apple设备上实现高效稳定的AI图像生成
AI绘图Core MLGithubStable Diffusion开源项目性能优化模型转换
ml-stable-diffusion是一个开源项目,旨在优化Stable Diffusion模型在Apple设备上的运行。它包含用于模型转换的Python工具和用于iOS/macOS应用集成的Swift包。通过权重压缩等技术,该项目显著提升了性能和内存效率,使开发者能够在Apple平台应用中实现高质量的AI图像生成。
stable-diffusion-safety-checker - 基于CLIP模型的图像安全检查工具
CLIP模型GithubHuggingface内容审核图像识别安全检查器开源项目机器学习模型
stable-diffusion-safety-checker是一个开源的图像内容审核工具。该项目利用CLIP模型技术,专注于识别和过滤不适宜内容。它不仅可用于研究计算机视觉模型的性能,还能揭示潜在的偏见问题。尽管在某些分类任务中表现优异,但仍存在局限性。推荐将其应用于学术研究,使用时需谨慎评估相关风险。
multidiffusion-upscaler-for-automatic1111 - 生成与图像放大技术，适用于低显存环境
ControlNetDemofusionGithubTiled DiffusionVAEsd-webui开源项目
通过瓦片扩散与VAE技术，该扩展支持在有限显存条件下生成或放大超大图像（≥2K）。主要功能包括瓦片VAE、瓦片扩散、区域提示控制和噪声反演，并兼容ControlNet、StableSR和SDXL等高级功能。项目免费开放使用和修改，自2023.3.28起代码不得用于商业贩售。访问wiki页面获取更多详细文档和教程。
FLUX.1-dev-ControlNet-Union-Pro - FLUX.1-dev系列七模式控制网络模型助力高级图像生成
ControlNetFLUX.1-devGithubHuggingface人工智能图像生成开源项目模型深度学习
FLUX.1-dev-ControlNet-Union-Pro是一款升级版控制网络模型，集成了7种控制模式。作为FLUX.1-dev-Controlnet-Union的进阶版本，该模型经过更深入的训练，提高了图像生成的精确度。它支持与其他ControlNet模型协同工作，控制强度建议设置在0.3到0.8之间。这一多功能模型能够满足各类复杂的图像生成需求，为图像创作提供更精细的控制选项。
StreamMultiDiffusion - 基于区域语义控制的实时交互式图像生成
GithubStable Diffusion 3StreamMultiDiffusion实时生成开源项目文本到图像语义控制
StreamMultiDiffusion 提供基于区域语义控制的实时交互式图像生成。该项目支持细粒度区域控制、分离提示和实时图像修复，能够显著降低生成延迟，适用于大尺寸图像的高效创作及全景生成等应用。
stable-diffusion-v1-5 - 先进的文本到图像AI生成模型
GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能开源项目文本生成图像机器学习模型深度学习
Stable Diffusion v1-5是一种基于潜在扩散的文本到图像生成模型。它在LAION-5B数据集上经过595k步训练，可生成512x512分辨率的高质量图像。该模型适用于艺术创作、设计和研究，但存在人脸和文字渲染的局限性。模型通过Diffusers库提供，但不应用于生成有害内容。Stable Diffusion v1-5代表了AI图像生成技术的重要进展。
stable-diffusion-xl-demo - 基于Stable Diffusion XL的开源AI图像生成WebUI
GithubStable Diffusion XL图像生成开源项目机器学习深度学习生成式AI
stable-diffusion-xl-demo是基于Stable Diffusion XL 1.0的Gradio演示WebUI。该项目集成了LCM LoRA和SSD-1B模型，提高了图像生成速度。它提供简便的安装和启动方法，支持多GPU并行处理，并可在Colab上运行。相比SD v2.1，SDXL无需额外调整即可生成更高质量图像。此外，项目还提供多种内存优化和性能提升选项。
FLUX.1-dev-Controlnet-Union - 多控制模式文本到图像生成技术
FLUX.1-devGithubHuggingface图像生成开源社区开源项目控制模式模型模型训练
FLUX.1-dev-Controlnet-Union是一个整合多种控制模式的文本到图像生成工具，支持canny、tile、depth等模式。当前已经发布beta版本，旨在推动开源社区及Flux生态系统的发展。尽管模型仍在训练中，但在多ControlNets集成方面已展示出优异性能。使用FluxMultiControlNetModel，可以在特定条件下实现高效图像生成。推荐从GitHub获取最新版本以获得最佳支持。
UniControl - 优化多任务条件生成的统一扩散模型
GithubUniControl任务推理开源项目控制生成模型训练视觉生成
UniControl项目展示了一种新的多任务条件生成模型，支持多种语言提示，通过增强的预训练文本到图像扩散模型和任务感知的HyperNet，实现高精度图像生成和多任务适应。实验结果表明，UniControl在多个单任务控制方法上表现更佳，是可控视觉生成领域的重要进展。
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。
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