controlnet-union-sdxl-1.0-promax

¡ControlNet++: ControlNet todo en uno para generación y edición de imágenes! Modelo ProMax lanzado: 12 controles + 5 ediciones avanzadas, ¡pruébalo! - Entrenamiento en lotes similar a novelai, puede generar imágenes de alta resolución de cualquier relación de aspecto - Usa una gran cantidad de datos de alta calidad (más de 10,000,000 de imágenes), el conjunto de datos cubre una diversidad de situaciones - Usa indicaciones recapturadas como DALLE.3, emplea CogVLM para generar descripciones detalladas, buena capacidad de seguir indicaciones - Utiliza muchos trucos útiles durante el entrenamiento. Incluye, pero no se limita a, aumento de datos, pérdida múltiple, multi resolución - Utiliza casi el mismo parámetro en comparación con el ControlNet original. No hay un incremento obvio en los parámetros de red o computación - Soporta más de 10 condiciones de control, sin caída obvia en el rendimiento en ninguna condición individual en comparación con el entrenamiento independiente - Soporta generación en múltiples condiciones, la fusión de condiciones se aprende durante el entrenamiento. No es necesario configurar hiperparámetros o diseñar indicaciones - Compatible con otros modelos SDXL de código abierto, como BluePencilXL, CounterfeitXL. Compatible con otros modelos Lora. Hemos diseñado una nueva arquitectura que puede soportar más de 10 tipos de control en la generación de imágenes condicionadas por texto y puede generar imágenes de alta resolución visualmente comparables con midjourney. La red está basada en la arquitectura original de ControlNet, proponemos dos nuevos módulos para: (1) Extender el ControlNet original para soportar diferentes condiciones de imagen usando el mismo parámetro de red. (2) Soportar entrada de múltiples condiciones sin aumentar la carga de computación, lo que es especialmente importante para los diseñadores que desean editar imágenes en detalle, diferentes condiciones usan el mismo codificador de condiciones, sin agregar cálculos o parámetros adicionales. Hicimos experimentos exhaustivos en SDXL y logramos un rendimiento superior tanto en capacidad de control como en puntuación estética. Publicamos el método y el modelo para la comunidad de código abierto para que todos puedan disfrutarlo.