# ControlNet

Regional-Prompting-FLUXは、訓練不要の地域プロンプティング拡散変換器モデルです。訓練なしで、拡散変換器（FLUXなど）にきめ細かい組み合わせによるテキストから画像への生成能力を提供します。このモデルは、効果が顕著であるだけでなく、LoRAおよびControlNetと高度に互換性があり、高速性を維持しながらGPUメモリの使用量を削減できます。

x-fluxは、XLabs AIチームが公開した深層学習モデル訓練スクリプト集です。LoRAおよびControlNetモデルを含み、DeepSpeedを用いて訓練されます。512x512および1024x1024の画像サイズに対応し、対応する訓練設定ファイルとサンプルを提供しています。x-fluxモデル訓練は、画像生成の質と効率の向上を目指しており、AI画像生成分野において重要な意義を持ちます。

これはSDXLベースのControlNet Tileモデルで、Hugging Face Diffusersのトレーニングセットを使用して訓練されました。Stable Diffusion SDXL ControlNetに対応しています。元々は、私自身のリアルなモデルのトレーニングのために、究極のアップスケーリングプロセスで画像の詳細を向上させるために作成されました。適切なワークフローを使用することで、高詳細で高解像度の画像修復に良好な結果を提供します。ほとんどのオープンソースにSDXL Tileモデルがないため、このモデルを共有することにしました。このモデルは、高解像度修復、スタイル転送、画像修復などの機能をサポートし、高品質の画像処理体験を提供します。

PIXART LCMは、テキストから画像を合成するフレームワークであり、潜在的一貫性モデル（LCM）とControlNetを高度なPIXART-αモデルに統合しています。PIXART LCMは、効率的なトレーニングプロセスにより1024pxの高解像度画像を生成できることで知られています。PIXART-δへのLCMの統合により、推論速度が大幅に向上し、わずか2～4ステップで高品質な画像を生成できるようになりました。特に注目すべきは、PIXART-δが0.5秒で1024x1024ピクセルの画像生成という飛躍的な進歩を達成し、PIXART-αと比較して7倍の性能向上を実現したことでしょう。さらに、PIXART-δは32GB V100 GPU上で1日で効率的なトレーニングを行うことができるよう設計されています。8ビット推論機能を備えたPIXART-δは、8GBのGPUメモリ制限下でも1024pxの画像を合成でき、可用性とアクセス性を大幅に向上させています。また、ControlNetに類似したモジュールの導入により、テキストから画像への拡散モデルを精密に制御できます。Transformer向けに特化した、新しいControlNet-Transformerアーキテクチャを導入することで、明示的な制御可能性と高品質な画像生成を実現しました。最先端のオープンソース画像生成モデルとして、PIXART-δは安定拡散モデルファミリーに有望な選択肢を提供し、テキストから画像への合成に大きく貢献しています。

QR Diffusionは、Stable DiffusionとControlNet技術を用いた無料のQRコードアートジェネレーターです。数秒で驚くほど芸術的なQRコードを作成できます。従来のQRコードのピクセル化されたグリッドを超え、強力な生成AIモデルであるStable Diffusionを使用して、芸術作品のような複雑な画像を作成します。ControlNetモデルによって、最終的なQRコードに必要なすべての重要な詳細が保持されます。