UniPortrait开源项目 – 人像图像个性化统一框架

利用Stable Diffusion算法和ControlNet合成航拍图像，数据集源自IGN的FLAIR（法国航空图像地面覆盖数据），用于法国各地区的地面覆盖信息。该项目结合了先进的图像生成技术，能够处理高分辨率图像，提供准确的数据支持。

TCAN是一种基于扩散模型的新型人体图像动画框架，能够保持时间一致性并良好地推广到未知领域。它使用预先训练的ControlNet，增强了对姿势检测器异常值的稳健性，适用于多种姿势的视频合成任务。

IMAGDressing是一个互动式模块化服装生成系统，旨在为用户提供逼真的虚拟试衣体验。它不仅可以生成高质量的服装图像，还能让用户自由编辑场景和服装细节。IMAGDressing利用增强现实（AR）和虚拟现实（VR）等技术，让用户能够在虚拟世界中尝试各种时尚组合，找到最适合自己的款式。它还能根据用户的个人身材数据、肤色、发型和生活场景，智能推荐最合适的服装搭配。IMAGDressing-v1引入了服装UNet模型，能够从CLIP中捕捉语义特征，并从VAE中捕捉纹理特征，通过混合注意力模块将这些特征整合到一个冻结的去噪UNet中，确保用户可以进行控制编辑。IMAGDressing团队还计划发布一个名为IGPair的综合数据集，包含超过30万对服装和穿着图像，并建立标准的数据组装流程。IMAGDressing-v1还可以与ControlNet、IP-Adapter、T2I-Adapter和AnimateDiff等扩展结合，以增强系统的多样性和可控性。

一个强大的Blender插件，利用扩散模型实现自动化纹理生成。该插件能够直接在Blender内为3D模型生成高质量的纹理，同时支持局部重绘、LoRA模型和IP-Adapter的应用。通过深度ControlNet技术，确保生成的纹理与3D几何特征相符，且支持多纹理着色和UV投影等高级功能，极大地提升了3D创作的效率和质量。

SeaArt AI 是一个综合性的 AI 艺术生成平台，专注于为 Stable Diffusion 提供免费 LoRA 模型训练。它支持 LoRA 训练、ControlNet 和多种模型，用户每天可免费生成 60 张图片，特别适合创建多样风格的图像，如动漫、现实主义等。用户可以通过手机或邮箱注册，创建数据集并上传图片进行训练。训练完成后，用户可以使用自己的 LoRA 模型生成图像，并通过调整风格权重和基础模型来实现理想效果。平台还提供文本生成图像、AI 角色创建、图像增强等额外功能，商业使用享有完整版权。

一款基于Stable Diffusion XL (SDXL)的模型，能够生成固定主题的图片系列，无需额外训练即可实现。该模型通过ControlNet对人物进行精确控制，并支持个性化训练以改变图像内容，适合用于创作生动的故事性图片和视觉叙事。

ControlMeme 是一款创新的应用程序，旨在通过高级扩散控制来创建和分享 meme。该应用利用 ControlNet 和 StableDiffusion 1.5 的强大功能，生成无尽的 meme 变体，为用户提供无限的创意可能性。

Arc2Face是一个基于ArcFace嵌入生成高质量人脸图像的人工智能项目。它能够在几秒钟内根据输入的ArcFace嵌入生成任何主题的高质量图像，并且在ID相似性上优于现有模型。该项目基于Stable Diffusion构建，可以扩展到不同的输入模式，如ControlNet。

ControlNet是一款基于Stable Diffusion的AI图像生成模型，能够通过草图、深度图、姿态等多种方式精准控制AI绘画的细节。它提供了更高的可控性，使用户在保持创意自由度的同时，能够精准调整构图、光影和风格。ControlNet适用于概念设计、动画制作、虚拟形象创建等多种场景，是AI绘画领域的强大工具。

UltraPixel 是一款革命性的图像生成模型，能够直接生成从 1K 到 6K 分辨率的高保真图像。它利用级联扩散模型，在单一模型内处理多种分辨率，同时保持计算效率。模型通过后期去噪阶段利用低分辨率图像的语义丰富表示，指导高分辨率图像的生成，显著降低复杂性。此外，它引入了隐式神经表示进行连续上采样，并采用适应不同分辨率的尺度感知归一化层。这些技术确保图像在低到高分辨率转换过程中保持高细节和真实感，训练效率高，仅需 100 万张高质量、多尺寸图像即可实现，实验显示其性能达到行业领先水平。

sd-webui-controlnet 是一个为 AUTOMATIC1111 的 Stable Diffusion web UI 设计的扩展，允许用户将 ControlNet 和 T2I Adapter 模型集成到 Stable Diffusion 中，以实现更精准和可控的图像生成。它支持 ControlNet 1.0/1.1 和 T2I Adapter 模型，提供像素完美模式、用户友好的 GUI 和预处理器预览，以及对多种 Upscaling 脚本的支持。

Pose Depot是一个专为ControlNet设计的高质量姿势图像集合，提供多角度的深度图、Canny边缘图、法线图和OpenPose骨架图。该项目旨在为Stable Diffusion等文生图模型提供更精确的姿势控制，并包含一个网页浏览界面，方便用户筛选和预览所需姿势图像。

通过SDXL Lightning 和 Controlnet 实现即时控制人物姿势的代码，允许用户灵活调整和管理虚拟人物的姿势，提供高效的实时响应。该项目结合了先进的深度学习技术，使得姿势控制更加精准和便捷。

QLLM是一个通用的大语言模型量化工具箱，支持2-8位的LLM量化，用户可以轻松使用GPTQ和AWQ方法进行模型量化和压缩。该工具箱提供了易于使用的工具和接口，适用于多种大语言模型，旨在帮助用户在不同精度下评估模型性能。

PandaETL是一个无需编程的ETL（提取、转换、加载）工具，能够从PDF、电子邮件、网站、音频文件等多种文档中提取和解析数据。它提供直观的界面和强大的后端支持，使得数据提取和转换变得简单易用，同时集成了AI和NLP技术，提高了数据解析的准确性，适合各种用户群体。