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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qinglong_controlnet-lllite - 轻量级动漫图像控制模型集成多种处理功能

AI绘画ControlNet-LLLiteGithubHuggingface图像处理开源项目模型模型训练深度学习

ControlNet-LLLite是一套基于ControlNet架构的轻量级图像控制模型，针对动漫图像处理进行了优化。它支持动漫人物面部分割、线条提取、深度图生成和色彩重构等功能。项目提供多个预训练模型，如AnimeFaceSegment、Normal和T2i-Color，可与ComfyUI和SD-WebUI集成。这套工具适用于需要精确控制动漫图像生成和编辑的场景。

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。

axodox-machinelearning - 基于C++的Stable Diffusion图像生成库，支持ControlNet

C++ControlNetGithubONNXStable Diffusion图像合成开源项目

该库是一款基于Stable Diffusion的图像生成工具，支持txt2img、img2img和图像修复功能，完全采用C++实现，无需依赖Python。其高性能和简化的部署过程非常适用于实时图形应用和游戏开发。库还支持ControlNet，通过输入图像来引导生成过程，并提供GPU加速的特征提取功能，如姿势估计、深度估计和边缘检测。此外，库包含多个代码示例和预编译模型，便于开发者快速集成和测试。

distrifuser - 高效分布式并行推理助力高分辨率图像生成

DistriFusionGPU加速Githubdiffusion模型并行推理开源项目高分辨率

DistriFusion是一种用于高分辨率扩散模型的分布式并行推理算法。该方法无需额外训练，通过多GPU协同工作加速推理过程，同时保持图像质量。其创新的补丁交互技术解决了传统方法的碎片化问题，在高分辨率图像生成任务中显著提升了性能。该项目已在CVPR 2024被评为亮点工作，并开源了相关代码。

Hyper-SD - 快速生成高质量图像的扩散模型加速技术

ControlNetGithubHuggingfaceHyper-SDLoRASDXLtext-to-image开源项目模型

Hyper-SD是一种扩散模型加速技术,通过1到8步的快速推理生成高质量图像。该技术提供适用于FLUX.1-dev、SD3、SDXL和SD1.5等基础模型的LoRA和UNet检查点,并与ControlNet等技术兼容。Hyper-SD可应用于文本生成图像、涂鸦生成等多种场景,为AI图像创作提供高效便捷的解决方案。

MagicTailor - 文本生成图像的个性化组件控制技术

AI工具MagicTailor个性化动态掩蔽退化双流平衡文本到图像扩散模型

MagicTailor在文本到图像扩散模型中实现组件的可控个性化，突破了T2I模型的限制，允许在个性化视觉概念时调整特定组件。通过动态掩模退化（DM-Deg）和双流平衡（DS-Bal）等技术，MagicTailor有效解决语义污染和不平衡问题。广泛的对比与分析显示，其在挑战性任务中表现出色，并推动了细致创新的图像生成。

unified-io-2 - 跨模态人工智能的开源新标杆

GithubUnified-IO 2人工智能多模态模型开源项目机器学习深度学习

Unified-IO 2是一个开源的多模态AI框架，集成视觉、语言、音频和动作处理能力。项目提供完整代码支持演示、训练和推理，适用于TPU和GPU环境。基于T5X优化，内含多规格预训练模型和丰富数据集。其跨模态学习和生成能力为AI研究与应用提供了新的可能性。项目采用模块化设计，便于研究人员和开发者进行二次开发和定制。Unified-IO 2支持多种数据格式和预处理流程，为不同任务场景提供灵活解决方案。其开源性质促进了AI社区的协作与创新，为多模态AI技术的进步做出贡献。

Visual-Style-Prompting - 创新的视觉风格提示方法实现文本到风格化图像生成

GithubVisual Style Prompting开源项目扩散模型文本到图像生成自注意力机制风格控制

Visual-Style-Prompting项目提出创新的视觉风格提示方法，通过交换自注意力层键值实现多样化图像生成并保持特定风格。无需微调即可使用，生成图像忠实反映参考风格。经广泛评估，该方法在多种风格和文本提示下表现优异，准确匹配文本描述并最佳呈现参考风格。

VisionVision - 优化图像合成质量，通过模型融合实现多元风格

AI绘图GithubHuggingfaceStable DiffusionVisionVision动漫开源项目模型真实感

该项目结合realistic-vision-v1.3和ZootVisionBeta模型，优化图像生成的质量与细节，尤其是在合成和眼部细节方面。VisionVision支持多种风格，包括写实与艺术表现，适用于动漫与真实感艺术创作。项目使用SuperMerger技术，提供丰富样例与提示，帮助用户生成优质图像。

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