MistoLine是一个基于SDXL-ControlNet的模型,专注于实现对不同类型线稿的灵活适应和高精度图像生成。它能够利用用户提供的各种线稿作为输入,包括手绘草图、不同预处理器生成的线稿以及模型自动生成的轮廓线。
主要功能特点
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多样性线稿适应:
- 手绘草图:MistoLine可以直接使用用户手绘的草图作为输入,生成符合草图轮廓的高质量图像。
- 预处理器生成线稿:适应不同ControlNet预处理器生成的线稿,如Canny、Hough、Scribble、M-LSD等,不同预处理器生成的线稿风格可以直接作为MistoLine的输入。
- 模型自动生成轮廓:支持从图像自动生成线条或轮廓,通过模型生成的线稿也能作为输入。
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高质量图像生成:
- 分辨率:生成图像的短边可以超过1024像素,图像保持高分辨率和细节丰富。
- 细节还原:通过先进的Anyline线稿预处理算法和重新训练的ControlNet模型,MistoLine能够保留线稿的复杂细节,并在最终输出中充分呈现。
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稳定性与一致性:
- 一致性:MistoLine具有很强的通用性,可以适应多种线稿输入,并产生与原始线稿一致的图像输出。
- 高稳定性:模型在复杂的线稿场景下保持高度稳定,避免了传统ControlNet模型在不同预处理器之间切换的局限性。
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创新架构设计:
- 混合响应:通过结合电容和电阻响应传感器,模型可以在保持线稿风格的同时确保输出图像的准确性。
- 大型模型训练:MistoLine采用创新的大型模型训练工程方法,确保模型在不同的输入条件下保持一致。
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广泛应用场景:
- 手绘草图渲染:用户可以通过手绘草图进行高质量图像渲染,保持手绘线条的灵活性。
- 图像风格化转换:通过线稿输入,可以将原始图像转换为不同的风格,适用于艺术风格创作和漫画生成。
该模型与大多数 SDXL 模型兼容,除了 PlaygroundV2.5 和 CosXL。它可以与 LCM 和其他 ControlNet 模型一起使用。
ComfyUI 推荐参数
sampler steps:30
CFG:7.0
sampler_name:dpmpp_2m_sde
scheduler:karras
denoise:0.93
controlnet_strength:1.0
stargt_percent:0.0
end_percent:0.9
中国(大陆地区)便捷下载地址:
链接:https://pan.baidu.com/s/1DbZWmGJ40Uzr3Iz9RNBG_w?pwd=8mzs
提取码:8mzs