模型:
lllyasviel/control_v11p_sd15_canny
ControlNet v1.1是 Controlnet v1.0 的后续模型,由 Lvmin Zhang 于 lllyasviel/ControlNet-v1-1 发布。
此检查点是将 the original checkpoint 转换为扩散器格式。它可以与Stable Diffusion等稳定扩散器组合使用。
更多细节,请参阅 ? Diffusers docs 。
ControlNet是一种通过添加额外条件来控制扩散模型的神经网络结构。
此检查点对应于基于Canny边缘的ControlNet。
开发者:Lvmin Zhang,Maneesh Agrawala
模型类型:基于扩散的文本到图像生成模型
语言:英语
许可证: The CreativeML OpenRAIL M license 是 Open RAIL M license ,改编自 BigScience 和 the RAIL Initiative 在负责任的AI许可证领域共同开展的工作。也请参阅我们许可证所基于的 the article about the BLOOM Open RAIL license 。
更多信息的资源: GitHub Repository , Paper 。
引用如下:
@misc{zhang2023adding,title = {Adding Conditional Control to Text-to-Image Diffusion Models},author = {Lvmin Zhang and Maneesh Agrawala},year = {2023},eprint = {2302.05543},archivePrefix = {arXiv},primaryClass = {cs.CV}}
Controlnet是由Lvmin Zhang、Maneesh Agrawala于 Adding Conditional Control to Text-to-Image Diffusion Models 提出的。
摘要如下:
我们提出了一种神经网络结构ControlNet,用于控制预训练的大型扩散模型以支持额外的输入条件。 ControlNet以端到端的方式学习任务特定的条件,即使训练数据集很小(