// image · lllyasviel/ControlNet

ControlNet

ControlNet — проект с открытым исходным кодом из категории «Изображения» от lllyasviel (lllyasviel/ControlNet на GitHub). У него 34 123 звезды на GitHub и 3 019 форков, он распространяется по лицензии Apache-2.0 и последний раз обновлялся на GitHub 25 февраля 2024.

ControlNet — the original conditional control for diffusion models: steer Stable Diffusion with edges, depth, pose and scribbles instead of prompts alone, Apache-2.0

★ 34,1 тыс. звёзд⑂ 3,0 тыс. форковApache-2.0обновлено февр. 2024
▦ визуал — в README этого проекта нет встраиваемого скриншота,
поэтому здесь заглушка. Руководство ниже в любом случае полное.
// факты о проекте

Факты о проекте

Репозиторий
lllyasviel/ControlNet
Звёзды GitHub
34 123
Форки
3 019
Лицензия
Apache-2.0
Последнее обновление на GitHub
25 февраля 2024
Категория
Изображения
Тип страницы
Полное руководство по установке
// как это работает

Как это работает

  1. Create the environment

    Per the README: conda env create -f environment.yaml, then conda activate control.

  2. Download models and detectors

    Get the pretrained models and annotator detectors from the project Hugging Face page — SD models go in ControlNet/models, detectors in ControlNet/annotator/ckpts.

  3. Launch a Gradio app

    Run the app for your condition, e.g. python gradio_canny2image.py for edge control or gradio_pose2image.py for pose control, and generate in the browser UI.

// возможности

Почему его любят

Control beyond the prompt

Edges, depth, pose, segmentation, scribbles and line art become hard constraints the diffusion model must follow.

Locked + trainable design

The base model stays frozen and safe; only the trainable copy learns the condition, so small datasets suffice.

Nine ready Gradio apps

One app per condition type, each with the relevant detector (Canny thresholds, OpenPose, MiDaS depth and others) built in.

Transferable to community models

Control weights can be transferred to customised Stable Diffusion checkpoints, as documented in the project discussions.

Advertisement
// запустите сами

Запустите сами

  1. Create the conda env

    The README install path.

    conda env create -f environment.yaml
    conda activate control
  2. Add the weights

    Download models and detectors from the Hugging Face page into the folders the README names.

    https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet
  3. Run an app

    Example: Canny edge control in the browser.

    python gradio_canny2image.py
// сценарии использования

Что можно создать

Advertisement
// вопросы и ответы

Вопросы и ответы

Who makes ControlNet?

Lvmin Zhang (lllyasviel) and co-authors; this is the official implementation of the ControlNet paper (arXiv 2302.05543).

Is ControlNet free?

Yes — Apache-2.0 licensed. The base Stable Diffusion models it controls carry their own licences, which you should check separately.

Should I use this repo or an extension?

For the original models and research code, this repo. For day-to-day generation, most people use the same ControlNet models through the A1111 extension or ComfyUI nodes, which are also listed on LibreAI.

How does it compare to a well-known alternative?

Against plain Stable Diffusion prompting, ControlNet adds structural guarantees a prompt cannot give. Against IP-Adapter-style methods, ControlNet controls layout and pose from explicit maps, while adapters transfer style/subject from a reference image — many pipelines use both.

How do I get started?

conda env create -f environment.yaml, activate control, download the models and detectors from Hugging Face, then run one of the gradio_*.py apps.

// продолжить изучение

Похожие инструменты

Изображения

lite.ai.toolkit

A lite C++ AI toolkit: 100+ models with MNN, ORT and TRT, including Det, Seg, Stable-Diffusion, Face-Fusion.

★ 4,4 тыс. звёздGPL-3.0
Смотреть руководство →
Изображения

stable-diffusion-videos

Create 🔥 videos with Stable Diffusion by exploring the latent space and morphing between text prompts

★ 4,7 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
Изображения

StableSwarmUI

Modular Stable Diffusion web UI that makes power tools accessible, fast, and extensible

★ 4,9 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
Изображения

VAE-BlessUp

Easily modify and tune a Stable Diffusion VAE

★ 84 звездыCustom
Смотреть руководство →
Изображения

dgenerate

Scriptable command-line image and animation generator for Stable Diffusion

★ 44 звездыBSD-3-Clause
Смотреть руководство →
Изображения

ml-stable-diffusion

Stable Diffusion with Core ML on Apple Silicon

★ 18,0 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
// альтернативы

Альтернативы: Изображения

Другие проекты из категории «Изображения» с наибольшим числом звёзд в каталоге LibreAI — реалистичный список альтернатив, если ControlNet вам не подходит.

// ещё в категории image

Больше проектов: Изображения

Соседние проекты из категории «Изображения» в каталоге, ближайшие по числу звёзд к ControlNet — продолжайте изучать полку по обе стороны от него.

Получить ControlNet

Бесплатно и открыто — забирайте исходный код, ставьте звезду репозиторию и начинайте создавать.