controlnet-sd21-depth-diffusers
控制稳定扩散与艺术生成的革新选择
controlnet-sd21-depth-diffusers 是稳定扩散2.1模型的初始版本，着重结合深度与艺术。这一模型在laion-art子集上训练，通过使用diffusers技术，提高了图像生成的控制能力。适合研究图像生成技术和艺术的用户，强调使用上的道德考量。感谢ControlNet和脚本转换贡献者的支持，确保功能实现的高质量与灵活性。
项目介绍：controlnet-sd21-depth-diffusers
controlnet-sd21-depth-diffusers项目旨在借助控制网络（ControlNet）对稳定扩散（Stable Diffusion）模型进行改进，采用的是2.1版本的Diffusers类库。它基于laion/laion-art的数据集子集进行了训练，着重于图像的深度学习和生成技术。
项目背景
稳定扩散是一种创新的图像生成技术，能够通过深度学习生成高质量的艺术作品。控制网络则在这个基础上进行优化，使得模型可以对生成图像中的更细节的参数进行控制，从而提升图像的生成质量和精度。
技术细节
该项目特别着重于利用控制网络的潜力，以提高图像生成的深度维度表现。通过深度图像技术，模型可以更好地理解和操控三维空间中的不同层次和结构，生成的图像因此更加逼真和自然。
使用限制
项目团队明确指出模型不应被用于创建或传播可能导致敌对或疏远环境的图像。这包括那些人们可能认为是令人不安、困扰或冒犯的内容，以及那些可能延续历史或当前刻板印象的内容。
致谢
项目特别感谢了几位在不同方面做出贡献的社区人士：
- 感谢lllyasviel为ControlNet 1.5模型的实现和发布所做的努力。
- 感谢thepowefuldeez提供的将此模型转换为Diffusers格式的脚本。
controlnet-sd21-depth-diffusers为艺术创作和人工智能图像处理提供了一个强有力的工具，其深度学习技术和稳固的生成框架使得图像加工变得更加高效与精细。
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