该节点是FLUX.1-dev-Controlnet-Union的专业版,经过更多步骤和数据集的训练。
该模型支持7种控制模式,包括canny(0)、tile(1)、depth(2)、blur(3)、pose(4)、gray(5)、low quality(6)。
建议的controlnet_conditioning_scale为0.3-0.8。
该模型可与其他ControlNets联合使用。
union controlnet 的训练需要大量的计算能力。当前版本是第一个 beta 版本检查点,可能尚未完全训练。完全训练好的 beta 版本正在训练过程中。我们已经进行了消融研究,证明了代码的有效性。第一个 beta 版本的开源发布仅仅是为了促进开源社区和 Flux 生态系统的快速发展;遇到不好的情况是很常见的(请接受我的道歉)。值得注意的是,我们发现即使是经过完全训练的 Union 模型也可能不如专门的模型(例如姿势控制)表现良好。然而,随着训练的进展,Union 模型的性能将继续接近专门模型的性能。
该节点是FLUX.1-dev-Controlnet-Union的专业版,经过更多步骤和数据集的训练。
该模型支持7种控制模式,包括canny(0)、tile(1)、depth(2)、blur(3)、pose(4)、gray(5)、low quality(6)。
建议的controlnet_conditioning_scale为0.3-0.8。
该模型可与其他ControlNets联合使用。
union controlnet 的训练需要大量的计算能力。当前版本是第一个 beta 版本检查点,可能尚未完全训练。完全训练好的 beta 版本正在训练过程中。我们已经进行了消融研究,证明了代码的有效性。第一个 beta 版本的开源发布仅仅是为了促进开源社区和 Flux 生态系统的快速发展;遇到不好的情况是很常见的(请接受我的道歉)。值得注意的是,我们发现即使是经过完全训练的 Union 模型也可能不如专门的模型(例如姿势控制)表现良好。然而,随着训练的进展,Union 模型的性能将继续接近专门模型的性能。