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flux-controlnet-collections

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FLUX.1-dev专用ControlNet模型集合优化图像生成控制

该项目为FLUX.1-dev模型提供了优化的ControlNet检查点，包含Canny、HED和Depth(Midas)三种模型。这些ControlNet经1024x1024分辨率训练，支持ComfyUI直接使用。项目还提供自定义节点和工作流程，便于快速实现。这些工具能够提升图像生成的精确控制，增强AI图像创作效果。

图像生成Huggingface模型深度学习ControlNetGithubFLUX.1-dev开源项目ComfyUI
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flux-controlnet-collections项目介绍

flux-controlnet-collections是一个为Black Forest Labs开发的FLUX.1-dev模型提供ControlNet检查点集合的项目。该项目旨在增强FLUX.1-dev模型的图像生成能力，使其能够根据特定的控制输入生成高质量的图像。

主要特点

  1. 多种ControlNet模型：该项目支持三种ControlNet模型：

    • Canny：用于边缘检测控制
    • HED：用于边缘和纹理控制
    • Depth (Midas)：用于深度信息控制

  2. 高分辨率支持：每个ControlNet模型都经过1024x1024分辨率的训练，可以生成高质量的大尺寸图像。

  3. V3版本：项目发布了更加真实和高效的V3版本模型，这些模型可以直接在ComfyUI中使用。

  4. 开源支持：项目在GitHub上提供了完整的源代码、训练脚本、配置文件以及推理演示脚本。

  5. ComfyUI集成：为ComfyUI提供了自定义节点，使用户能够方便地在图形界面中使用这些ControlNet模型。

使用方法

用户可以通过以下几种方式使用flux-controlnet-collections项目：

  1. 使用官方GitHub仓库中的main.py脚本进行推理。
  2. 在ComfyUI中使用提供的自定义节点和工作流程。
  3. 使用Gradio演示界面进行交互式体验。

对于每种ControlNet模型，项目都提供了详细的使用说明和示例工作流程，使用户能够轻松上手。

示例效果

项目展示了多个使用不同ControlNet模型生成的图像示例，包括：

  • 使用Canny ControlNet生成的边缘控制图像
  • 使用Depth ControlNet生成的深度感知图像
  • 使用HED ControlNet生成的纹理增强图像

这些示例充分展示了ControlNet技术在图像生成中的强大能力和灵活性。

许可证

flux-controlnet-collections项目遵循FLUX.1 [dev]非商业许可证。这意味着用户可以自由使用这些模型进行研究和个人项目，但不能将其用于商业目的。

总的来说，flux-controlnet-collections项目为FLUX.1-dev模型用户提供了强大的ControlNet工具集，能够显著提升图像生成的质量和可控性。无论是研究人员还是艺术创作者，都能从这个项目中获得丰富的资源和灵感。

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