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TTPLanet_SDXL_Controlnet_Tile_Realistic

TTPLanet_SDXL_Controlnet_Tile_Realistic

SDXL Controlnet Tile模型：实现真实风格图像细节增强与重构

SDXL Controlnet Tile模型是为真实风格图像优化设计的控制网络，兼容WebUI扩展和ComfyUI控制节点。通过改进的训练数据集，该模型实现了自动物体识别、色彩修正和控制强度增强。它主要用于图像细节增强和风格转换，尤其适合高分辨率图像的细节优化。模型适用于多种场景，如图像风格转换和高级放大处理，可显著提升图像质量和细节表现。

HuggingfaceSDXL图像处理ControlNetGithub模型开源项目人工智能模型图像增强
GitHubHugging Face

项目概述

TTPLanet_SDXL_Controlnet_Tile_Realistic是一个基于SDXL的Controlnet Tile模型，这是一个专门用于图像细节增强和风格转换的开创性项目。该项目由TTPlanet开发，主要针对真实风格图像处理进行了优化。

核心特性

  • 基于全新的训练数据集开发的Tile V2版本
  • 具备自动识别多种物体的能力，无需特定提示
  • 显著改善了颜色偏移问题
  • 增强的控制强度，在某些情况下可替代canny+openpose
  • 支持Webui扩展和ComfyUI控制节点

主要功能

  • 图像细节增强：能够提升原始尺寸图像的细节表现
  • 风格转换：通过不同的预处理器设置实现多样化的图像风格变换
  • 超分辨率处理：配合合适的工作流程可实现高质量的图像放大效果
  • 人物图像优化：通过IPA和提前停止控制实现更好的人物处理效果

使用建议

  • 降噪参数建议设置在0.3-0.4之间
  • 控制网络强度推荐设置为0.9
  • 建议选择优质的写实基础模型
  • 对于边缘光晕问题，可通过适当的模糊预处理来解决
  • 不建议用于动漫或漫画类图像处理

应用场景

风格变换应用

  • 支持服装更换同时保持姿势一致
  • 可通过提示词改变背景场景
  • 支持高清修复功能

终极超分辨率应用

  • 提供简化的工作流程
  • 支持低质量图像的预处理
  • 建议采用过分辨率后降采样的方式提升低分辨率图像质量

注意事项

  • Tile模型并非单纯的放大模型
  • 主要针对真实风格图像优化，不保证动漫效果
  • 禁止用于成人内容
  • 在使用t2i功能时需要合适的提示词设置

技术支持

项目开发者提供多种交流渠道：

  • Discord：ttplanet
  • Civitai：ttplanet
  • QQ群：294060503

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