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controlnet-sd21-depth-diffusers

控制稳定扩散与艺术生成的革新选择

controlnet-sd21-depth-diffusers 是稳定扩散2.1模型的初始版本,着重结合深度与艺术。这一模型在laion-art子集上训练,通过使用diffusers技术,提高了图像生成的控制能力。适合研究图像生成技术和艺术的用户,强调使用上的道德考量。感谢ControlNet和脚本转换贡献者的支持,确保功能实现的高质量与灵活性。

controlnet-depth-sdxl-1.0 - SDXL深度控制网络模型优化图像生成效果
GithubHuggingfaceSDXL-controlnet人工智能图像生成开源项目扩散模型模型深度控制
controlnet-depth-sdxl-1.0是基于Stable Diffusion XL的深度控制网络模型,利用深度图引导图像生成。该模型在300万图像-文本对上训练700 GPU小时,采用fp16混合精度,支持高分辨率输出。项目提供详细使用说明和代码示例,便于集成到SDXL管道中,有助于提升生成图像的质量和细节。
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。
sd-controlnet-mlsd - 结合M-LSD直线检测优化Stable Diffusion的图像生成
ControlNetGithubHuggingfaceM-LSDStable Diffusion开源项目扩散模型条件输入模型
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。
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。
Sudachi_diffusers - 改进文本到图像生成的稳定扩散模型
GithubHuggingfaceStable Diffusiondiffusers图像生成开源项目文本生成图像模型
Sudachi_diffusers是一种强调稳定扩散的模型,适用于文本到图像的转换,为用户提供高质量的生成效果。
stable-diffusion-2-1-base-custom - 基于Stable Diffusion 2.1的自定义扩散模型用于图像生成
AI绘图Custom DiffusionGithubHuggingfaceStable Diffusion图像生成开源项目模型深度学习
stable-diffusion-2-1-base-custom是基于Stable Diffusion 2.1的自定义扩散模型,采用Custom Diffusion技术训练。该模型支持diffusers库,能够将文本转换为高质量图像。开发者可以通过Python代码调用模型进行图像生成。作为开源项目,它为AI艺术创作和图像生成应用提供了有力支持。然而,模型的具体训练数据和潜在局限性尚未明确。
stable-diffusion-v1-5 - 先进的AI文本到图像生成模型
GithubHuggingfacediffusers人工智能开源项目机器学习模型模型卡环境影响
Stable Diffusion v1.5是一款基于扩散技术的文本到图像生成模型。该模型能够根据文本描述生成高质量、多样化的图像,适用于艺术创作、设计辅助等多个领域。通过简单的文本提示词,用户可以控制图像生成过程。Stable Diffusion v1.5在图像质量和多样性方面较前代有显著提升,为AI图像生成领域提供了有力支持。
control_v11p_sd15_lineart - 基于ControlNet的Stable Diffusion线稿生成控制模型
AI图像生成ControlNetGithubHuggingfaceStable Diffusion图像处理开源项目机器学习模型
ControlNet v1.1 lineart是Stable Diffusion的线稿控制模型,通过输入线稿图像实现对生成结果的精确引导。该模型基于OpenRAIL许可证开源,支持草图转成品图像、线稿自动上色等功能,可与Stable Diffusion v1-5完美集成。作为专业的AI图像生成工具,它为数字艺术创作提供了更精准的控制方式。
stable-diffusion-2-1 - 高分辨率AI文本生成图像模型,支持多样化创作
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 v2-1是Stability AI开发的文本到图像生成AI模型。基于潜在扩散技术,它能将文本描述转化为最高768x768分辨率的高质量图像。该模型提供多个专用变体,包括深度感知和图像修复等。主要应用于艺术创作、设计和研究领域,但存在一些局限性,如无法生成可读文本。Stable Diffusion v2-1仅供研究用途,不应用于生成有害或违法内容。
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
ControlNet最新版本利用图像分割为预训练的扩散模型提供条件控制,具备在小数据集上进行端到端任务学习的能力,具有强大的鲁棒性。结合Stable Diffusion v1.5,该模型通过分割图提供附加条件,丰富控制方法。可在个人设备和大型计算集群上处理不同规模的数据,提升训练效率。
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