UniControl

优化多任务条件生成的统一扩散模型

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。

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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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

Awesome-Controllable-Generation - 可控生成技术前沿 ControlNet到DreamBooth及最新进展

Github人工智能可控生成开源项目扩散模型文本到图像深度学习

该项目收集了扩散模型中可控生成的前沿论文和资源,涵盖ControlNet、DreamBooth等开创性工作及图像、视频、3D生成的最新应用。内容包括精细合成控制、主题驱动生成和复杂布局操作等技术,汇集80余篇精选论文,全面覆盖可控生成领域的多种技术和应用,为相关研究者提供重要参考。

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。

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。

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