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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ControlNetPlus - 多条件控制的AI图像生成与编辑工具

AI绘图ControlNet++GithubSDXL图像生成图像编辑开源项目

ControlNetPlus是一款支持多种控制条件的AI图像生成和编辑工具。该项目采用创新架构，可处理10多种控制条件并生成高分辨率图像，同时支持多条件输入而不增加计算负载。经SDXL全面实验，ControlNetPlus在控制能力和图像质量方面表现出色。ProMax版本还提供图块去模糊、变化和超分辨率等高级编辑功能。此外，ControlNetPlus可与其他开源SDXL模型和Lora模型兼容，为图像生成和编辑提供了灵活的解决方案。

control_v11p_sd15_seg - 利用图像分割提高Stable Diffusion模型的控制策略

ControlNetGithubHuggingface人工智能图像分割图像生成开源项目扩散模型模型

sd-controlnet-scribble - 控制扩散模型增强：利用涂鸦图像实现条件控制

ControlNetGithubHuggingfaceStable Diffusion图像生成开源项目条件控制模型神经网络

ControlNet通过引入涂鸦图像等额外输入条件，为预训练的扩散模型提供条件控制，提升其生成能力。即使在训练数据集较少的情况下，该网络仍能保持良好的学习效果。模型支持在个人设备上训练，并可借助计算集群扩展到大规模数据集。此外，Stable Diffusion等扩散模型可与ControlNet结合，增强条件输入灵活性并拓展其应用领域。

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。

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_v11f1p_sd15_depth - 基于深度图的ControlNet模型为Stable Diffusion提供精准深度控制

ControlNetGithubHuggingfaceStable Diffusion图像处理图像生成开源项目模型深度估计

control_v11f1p_sd15_depth是ControlNet v1.1系列的深度图控制模型。它通过深度信息精确控制图像生成，支持多种深度估计方法。相比1.0版本，新模型优化了训练数据，提高了预处理器兼容性，增强了通用性和鲁棒性。该模型可与Stable Diffusion等扩散模型配合使用，为图像生成提供精确的深度控制。

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_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。

ControlLLM - 通过图搜索增强大语言模型工具使用能力实现复杂任务解决

ControlLLMGithub任务分解图搜索多模态工具大语言模型开源项目

ControlLLM框架通过图搜索方法提升大语言模型的多模态工具使用能力。其核心包括任务分解器、基于图的思维范式和执行引擎，有效解决复杂任务。该框架在图像、音频和视频处理等领域展现出高准确性和效率，为大语言模型应用开辟新途径。

control_v11f1e_sd15_tile - 基于ControlNet的高精度图像超分辨率与细节增强模型

ControlNetGithubHuggingfaceStable Diffusion图像生成开源项目扩散模型模型深度学习

control_v11f1e_sd15_tile是ControlNet v1.1系列中专注于图像细节增强的模型。通过与Stable Diffusion结合，该模型能将低分辨率或模糊图像转换为清晰度更高的图像。这个开源项目不仅支持图像超分辨率处理，还可用于生成与输入图像大小相同但细节更丰富的图像，为数字图像处理提供了新的解决方案。

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