控制网ControlNet全家桶套装系列模型网盘下载

作者:Lvmin Zhang

简介

ControlNet是Stable Diffusion的一个神经网络结构,专门用于控制图像生成的过程。
ControlNet 1.1 的正式版本,ControlNet 1.1 与 ControlNet 1.0 具有完全相同的架构。
注意:这不是扩展,而是基础模型。
另请注意:v1.1每个模型都有关联的 .yaml 文件。将它们放在模型文件夹中的模型旁边 – 确保它们与模型具有相同的名称!

  • ControlNet基于条件生成对抗网络(Conditional Generative Adversarial Networks, CGANs)的技术。
  • 它将主要扩散模型的权重复制到“可训练副本”和“锁定副本”中。
  • 锁定副本保留了从大量图像数据中学习到的网络能力。
  • 可训练副本在特定于任务的数据集上进行训练,以掌握条件控制。
  • 使用“零卷积”的特殊卷积层连接可训练和锁定的神经网络段,确保在各种数据集规模上都有强大的性能。
  • 功能包括深度图,openpose,边缘,分段区域,线条等。

模型列表(持续更新,建议收藏)

flux-canny-controlnet-v3.safetensors
flux-depth-controlnet-v3.safetensors
flux-hed-controlnet-v3.safetensors

SDXL-controlnet OpenPose (v2)
controlnet-openpose-sdxl-1.0_diffusion_pytorch_model.bin
control-lora-openposeXL2-rank256.safetensors
OpenPoseXL2.safetensors

ControlNet-v1.1
control_v11e_sd15_ip2p.pth
control_v11e_sd15_ip2p.yaml
control_v11e_sd15_shuffle.pth
control_v11e_sd15_shuffle.yaml
control_v11f1e_sd15_tile.pth
control_v11f1e_sd15_tile.yaml
control_v11f1e_sd15_tile_fp16.safetensors
control_v11f1p_sd15_depth.pth
control_v11f1p_sd15_depth.yaml
control_v11f1p_sd15_depth_fp16.safetensors
control_v11p_sd15_depth_anything.safetensors
control_v11p_sd15_canny.pth
control_v11p_sd15_canny.yaml
control_v11p_sd15_inpaint.pth
control_v11p_sd15_inpaint.yaml
control_v11p_sd15_inpaint_fp16.safetensors
control_v11p_sd15_lineart.pth
control_v11p_sd15_lineart.yaml
control_v11p_sd15_lineart_fp16.safetensors
control_v11p_sd15_mlsd.pth
control_v11p_sd15_mlsd.yaml
control_v11p_sd15_normalbae.pth
control_v11p_sd15_normalbae.yaml
control_v11p_sd15_openpose.pth
control_v11p_sd15_openpose.yaml
control_v11p_sd15_scribble.pth
control_v11p_sd15_scribble.yaml
control_v11p_sd15_scribble_fp16.safetensors
control_v11p_sd15_seg.pth
control_v11p_sd15_seg.yaml
control_v11p_sd15_softedge.pth
control_v11p_sd15_softedge.yaml
control_v11p_sd15_softedge_fp16.safetensors
control_v11p_sd15s2_lineart_anime.pth
control_v11p_sd15s2_lineart_anime.yaml
control_v11u_sd15_tile_fp16.safetensors

ControlNet-v1.0
controlnet_checkpoint.ckpt
control_sd15_canny.pth
control_sd15_depth.pth
control_sd15_hed.pth
control_sd15_mlsd.pth
control_sd15_normal.pth
control_sd15_openpose.pth
control_sd15_scribble.pth
control_sd15_seg.pth

其他衍生模型
Outfit To Outfit
outfitToOutfit_v20.safetensors
outfitToOutfit_v20.yaml
controlnetxlCNXL_tencentarcOpenpose.safetensors

效果预览

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常见问题
工作流报错?
工作流报错包括缺少节点、模型等。缺少模型可按工作流内模型名称进行站内搜索。
工作流缺少节点?
1.不同的ComfyUI工作流会涉及不同的扩展节点,最快解决方法是下载扩展管理器ComfyUI-Manager(https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager)来自动补全缺失节点。
2.某些节点可能过于老旧或被弃用,建议把同类节点升级或尽量使用新日期的工作流模板。
工作流模型和推荐模型不一样?
有些工作流使用的模型与文章推荐的模型会有所不同,这是因为模型版本一直在更新,我们尽可能选择不改变效果的范围内给您推荐较新版本的模型,所以会导致有些模型的名称与工作流内的模型名称不相同,但不影响使用,在使用的过程中可以留意一下就好。
模型下载后要怎么安装?
一般模型分为大模型CheckPoint和风格模型LoRA、VAE或CLIP等类型,多数情况下,它们都应分别放在ComfyUImodels目录下对应类型的文件夹内即可,而有些基础模型则要放在其扩展名称的models文件夹内。基础模型种类繁多且,他们的安装方法一般在其官方链接中有详细说明。
模型下载后可以修改文件名吗?
重命名不会影响该模型的功能,但会导致工作流模板找不到原来的模型文件。虽然可以手动选择,但不建议这么做!因为模型的种类和版本成千上万,名称相似的也数量不少,一旦随意更改模型原名称,很可能会造成众多模型文件过于混乱对不上号的可能。
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