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炸裂全能模型ControlNetPlus-union,以一敌十!2.5G解锁数十种控制器。
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使用类似novelai的桶训练,可以生成任何宽高比的高分辨率图像 使用大量高质量数据(超过10000000张图像),数据集涵盖了多种情况 使用类似DALLE.3的重新描述提示,利用CogVLM生成详细描述,具有良好的提示跟随能力 训练期间使用了许多有用的技巧,包括但不限于数据增强、多种损失、多分辨率 与原始ControlNet相比,使用几乎相同的参数,网络参数或计算没有明显增加 支持10多种控制条件,在任何单一条件下的性能与独立训练相比没有明显下降 支持多条件生成,条件融合在训练期间学习,无需设置超参数或设计提示 与其它开源SDXL模型兼容,如BluePencilXL、CounterfeitXL,与其它Lora模型兼容 https://huggingface.co/xinsir/controlnet-union-sdxl-1.0
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