模型:
lllyasviel/control_v11p_sd15_normalbae
Controlnet v1.1是 Controlnet v1.0 的后继型号,于 lllyasviel/ControlNet-v1-1 由 Lvmin Zhang 发布。
此检查点是将 the original checkpoint 转换为扩散器格式的转换。它可以与稳定扩散等稳定扩散技术结合使用。
有关更多详细信息,请还请查看 ? Diffusers docs 。
ControlNet是一种神经网络结构,用于通过添加额外条件来控制扩散模型。
此检查点对应于以normalbae图像为条件的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 的一部分,根据 BigScience 和 the RAIL Initiative 在负责任的人工智能许可领域联合进行的工作进行了改编。也请参阅我们的许可证基于 the article about the BLOOM Open RAIL license 。
获取更多信息的资源: 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,并且即使训练数据集很小(