TTPLanet_SDXL_Controlnet_Tile_Realistic

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这是一个基于SDXL的ControlNet Tile模型,使用Hugging Face Diffusers训练集,适用于Stable Diffusion SDXL ControlNet。它最初是为我自己的逼真模型训练,用于终极放大过程以提高图像细节。使用合适的工作流程,它可以为高细节、高分辨率的图像修复提供良好的结果。由于大多数开源没有SDXL Tile模型,我决定分享这个模型。该模型支持高分辨率修复、风格迁移和图像修复等功能,可以为你提供高质量的图像处理体验。

需求人群:

"用于提高低质量图像的清晰度和细节,适用于摄影、设计等场景。"

使用场景示例:

使用该模型对低分辨率的肖像图像进行放大和细节修复,可以保留原有的人物特征并提升整体画质。

将一张简单的建筑物图像输入到该模型,可以为其添加更多细节和质感,增强视觉冲击力。

通过该模型的风格迁移功能,可以将一张现实主义风格的图像转换为卡通或油画风格,满足不同的创作需求。

产品特色:

高分辨率图像修复

图像风格迁移

细节增强

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