# アート創作支援

中国語に最適化された潜在テキスト-画像拡散モデルで、任意の中国語プロンプトから画像を生成可能

THUDM/CogView4-6Bモデルをベースにした画像編集ファインチューニング制御LoRAで、テキスト指示による画像のスタイル変換や内容編集をサポート

InstructCLIPは、コントラスティブ学習による自動データ最適化で改良された指示誘導型画像編集モデルで、CLIPとStable Diffusion技術を組み合わせ、テキスト指示に基づいて画像を編集できます。

LeX-Enhancerは、DeepSeek-R1から蒸留された軽量なプロンプト強化モデルで、高品質で視覚的に豊かなプロンプト出力を生成し、テキストから画像への生成に適しています。

ドミネーターはカンドゥAIが開発した最先端のテキスト生成画像モデルで、安定拡散v1.5を基盤としており、テキスト記述から高品質で詳細な画像を生成できます。

Stable Diffusion 3.5 MediumをベースにしたControlNet Cannyモデルで、Cannyエッジ検出画像を用いて画像生成を制御

T2I-Adapterアーキテクチャに基づく深度制御アダプターで、SDXLモデルの画像生成における深度知覚能力を強化

Stable Diffusion 1.5ベースのControlNet深度アダプターモデルで、深度マップを通じて画像生成プロセスを制御

ControlNetアーキテクチャに基づくエッジ検出モデルで、Stable Diffusion(SD1.5)の画像生成制御に使用

これはディフューザーをベースにしたテキストから画像を生成するモデルで、入力されたテキストの説明に基づいて対応する画像を生成できます。

InstantXチームとShakker研究所が共同で開発したFLUX.1-dev深度制御ネットワークで、テキストから画像を生成するタスクに使用されます。

Anteros XXXLはStable Diffusion XL技術に基づくテキストから画像へのモデルで、リアルで写真レベルの質感を持つ画像を生成することができます。

実験的教育用途の日本浮世絵スタイル画像生成モデル

Stable Diffusion XLをベースにしたアニメスタイルのテキスト生成画像モデルで、高品質なアニメスタイル画像の生成に特化しています。

Stable Diffusion XLをベースにしたLoRAモデルで、ペンスケッチスタイルの画像生成に特化しています。

このリポジトリには、Stable Diffusion 1.5とPony Diffusion v6 XL用に公開されたすべてのLoRAモデルが収録されており、さまざまなアートスタイルの変換機能を提供します。

これはStable Diffusionアーキテクチャに基づくテキストから画像へのモデルで、テキストの記述から高品質な画像を生成できます。

T2I AdapterはStable Diffusionモデルに追加の条件制御を提供するネットワークで、このチェックポイントはStableDiffusionXLモデルにスケッチ条件制御機能を提供するために特別に設計されています。

これはStable Diffusion XLをベースにしたLoRAモデルで、ホラースタイルの画像生成に特化しています。

これはStable Diffusion XL (SDXL)を基に微調整したテキストから画像を生成するモデルで、'喜び'の感情を表現する画像生成に特化しています。

これはStable Diffusion XLをベースにしたLoRAモデルで、ファンタジーアートスタイルの画像生成に特化しています。

Stable Video Diffusion（SVD）は、静止画像を入力条件として短い動画クリップを生成できる拡散モデルです。

静止画像を条件フレームとして短い動画クリップを生成する拡散モデル

静止画像から短い動画クリップを生成する拡散モデルで、576x1024解像度25フレームの動画生成をサポート

拡散モデルベースの無条件アニメ顔生成モデルで、ランダムノイズからアニメ風の顔画像を生成可能

SD-Turboは高速なテキストから画像を生成するモデルで、わずか1回のネットワーク推論でテキストプロンプトからリアルな画像を生成できます。このモデルは研究プロトタイプとして公開され、小型蒸留テキスト画像生成モデルの探求を目的としています。

Pixart-αはTransformerアーキテクチャに基づく高効率テキスト画像生成モデルで、極めて低いトレーニングコストで1024ピクセルの高品質画像を生成可能

ControlNet v1.1 は線画画像を条件としたニューラルネットワーク構造で、事前学習済み拡散モデルを制御し追加の入力条件をサポートします。

Zero123++は拡散モデルに基づく画像から画像への生成モデルで、単一の入力画像から多視点の3Dオブジェクトを生成することができます。

T2I AdapterはStable Diffusionモデルに追加の条件制御を提供するネットワークで、このチェックポイントはStableDiffusionXLモデルに線画条件制御機能を提供します。

GLIGENは拡散ベースのグラウンディングテキストから画像生成モデルで、テキストプロンプト、バウンディングボックス、参照画像に基づいてリアルな画像を生成できます。

ControlNet v1.1はStable Diffusionの拡散モデル強化構造で、openpose姿勢条件により正確な画像生成制御を実現します。

ControlNet v1.1はStable Diffusionを基にしたCannyエッジ制御モデルで、エッジ条件を追加して画像生成を制御します。

T2IアダプターはStable Diffusionに追加の条件制御を提供するネットワークアーキテクチャで、このチェックポイントはStable Diffusion 1.5モデル向けにZoedepth深度推定に基づく条件制御を提供します。

T2Iアダプターは安定拡散モデルに追加の条件制御を提供するネットワークアーキテクチャで、このチェックポイントは安定拡散1.5バージョン向けにスケッチ条件制御機能を提供します。

拡散ベースのテキストから画像生成モデルで、画像の修正と生成をサポートし、アート創作や研究用途に適しています

RealisticVision_V2は、安定拡散技術に基づくテキストから画像を生成するモデルで、高品質でリアルな画像をテキストプロンプトから生成できます。

深度情報に基づく画像生成・編集モデルで、テキストプロンプトと深度マップから高品質な画像を生成可能

潜在拡散モデルに基づくテキストから画像生成技術で、テキスト入力からリアルな画像を生成可能

潜在拡散モデルに基づくテキスト生成画像システムで、テキスト入力からリアルな画像を生成可能