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Control V11p Sd15 Softedge

由lllyasviel開發
ControlNet v1.1 是 ControlNet v1.0 的繼任模型,通過添加額外條件來控制擴散模型,支持基於軟邊緣的圖像生成。
下載量 13.04k
發布時間 : 4/14/2023

模型概述

ControlNet 是一種神經網絡結構,用於控制預訓練的大型擴散模型以支持額外的輸入條件。此檢查點對應基於軟邊緣條件的 ControlNet,可與 Stable Diffusion 結合使用。

模型特點

軟邊緣條件控制
支持基於軟邊緣的圖像生成,能夠更精細地控制生成圖像的邊緣細節。
端到端學習
以端到端的方式學習任務特定條件,即使訓練數據集較小也能保持穩健。
快速訓練
訓練 ControlNet 與微調擴散模型一樣快速,並且可以在個人設備上進行訓練。

模型能力

基於軟邊緣的圖像生成
圖像到圖像轉換
條件控制擴散模型

使用案例

藝術創作
室內設計
根據軟邊緣條件生成具有特定風格的室內設計圖像。
生成符合輸入邊緣條件的精細圖像。
圖像編輯
圖像增強
通過軟邊緣條件增強或修改現有圖像的細節。
生成具有更高細節質量的圖像。
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