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controlnet-openpose-sdxl-1.0

controlnet-openpose-sdxl-1.0

基于SDXL的OpenPose人体姿态控制模型

这是一个基于Stable Diffusion XL的ControlNet模型，专门用于OpenPose人体姿态控制。通过人体骨骼图，用户可以精确控制生成图像中的人物姿势。该模型支持Diffusers和ComfyUI框架，可用于创建多种姿势的人物图像。模型在LAION数据集上训练，具有良好的性能。

OpenPose模型SDXL-controlnet人工智能绘画图像生成Stable DiffusionGithubHuggingface开源项目
GitHubHugging Face

项目简介

controlnet-openpose-sdxl-1.0是一个基于Stable Diffusion XL 1.0模型训练的ControlNet权重。这个项目为用户提供了一种利用人体姿态信息来控制图像生成的强大工具。

主要特点

  1. 基于最新的Stable Diffusion XL模型
  2. 使用OpenPose (v2)作为条件控制
  3. 支持高分辨率图像生成
  4. 可与Diffusers库和ComfyUI等工具集成

使用方法

Diffusers库集成

用户可以通过安装必要的库，然后使用Python代码来生成图像。项目提供了详细的代码示例，展示了如何使用ControlNet模型和Stable Diffusion XL管道来生成受控图像。

ComfyUI工作流

项目还提供了ComfyUI的工作流示例，用户可以直接拖放使用，方便那些喜欢图形界面的创作者。

训练细节

  1. 训练数据：使用LAION 6a数据集，调整至最小维度768像素
  2. 计算资源：使用单个A100 GPU
  3. 批次大小：单GPU批次大小为2，梯度累积为8
  4. 超参数：固定学习率为8e-5
  5. 混合精度：使用fp16

应用示例

项目展示了几个有趣的应用案例：

  1. 生成跳芭蕾舞的人物图像，背景是浪漫的日落
  2. 创作在沙漠中跳舞的达斯·维达图像

这些例子展示了模型在处理复杂姿势和场景时的强大能力。

许可证

项目遵循OpenPose的许可协议，用户在使用时应注意相关的法律和道德问题。

结语

controlnet-openpose-sdxl-1.0项目为创意工作者和AI艺术爱好者提供了一个强大的工具，能够精确控制生成图像中的人物姿态。无论是专业的图像创作还是娱乐性的AI艺术探索，这个项目都能带来无限可能。

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