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This checkpoint is a conversion of the original checkpoint into `diffusers` format. It can be used in combination with **Stable Diffusion**, such as runwayml/stable-diffusion-v1-5. @misc{zhang2023adding, title={Adding Conditional Control to Text-to-Image Diffusion Models}, author={Lvmin Zhang and Maneesh Agrawala}, year={2023}, eprint={2302.05543}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.CV} } Controlnet was proposed in *Adding Conditional Control to Text-to-Image Diffusion Models* by Lvmin Zhang, Maneesh Agrawala.

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**Controlnet v1.1** is the successor model of Controlnet v1.0 and was released in lllyasviel/ControlNet-v1-1 by Lvmin Zhang. This checkpoint is a conversion of the original checkpoint into `diffusers` format. It can be used in combination with **Stable Diffusion**, such as runwayml/stable-diffusion-v1-5. @misc{zhang2023adding, title={Adding Conditional Control to Text-to-Image Diffusion Models}, author={Lvmin Zhang and Maneesh Agrawala}, year={2023}, eprint={2302.05543}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.CV} }

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**Controlnet v1.1** is the successor model of Controlnet v1.0 and was released in lllyasviel/ControlNet-v1-1 by Lvmin Zhang. This checkpoint is a conversion of the original checkpoint into `diffusers` format. It can be used in combination with **Stable Diffusion**, such as runwayml/stable-diffusion-v1-5. @misc{zhang2023adding, title={Adding Conditional Control to Text-to-Image Diffusion Models}, author={Lvmin Zhang and Maneesh Agrawala}, year={2023}, eprint={2302.05543}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.CV} }

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**Controlnet v1.1** is the successor model of Controlnet v1.0 and was released in lllyasviel/ControlNet-v1-1 by Lvmin Zhang. This checkpoint is a conversion of the original checkpoint into `diffusers` format. It can be used in combination with **Stable Diffusion**, such as runwayml/stable-diffusion-v1-5. For more details, please also have a look at the 🧨 Diffusers docs.

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This checkpoint is a conversion of the original checkpoint into `diffusers` format. It can be used in combination with **Stable Diffusion**, such as runwayml/stable-diffusion-v1-5. @misc{zhang2023adding, title={Adding Conditional Control to Text-to-Image Diffusion Models}, author={Lvmin Zhang and Maneesh Agrawala}, year={2023}, eprint={2302.05543}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.CV} } Controlnet was proposed in *Adding Conditional Control to Text-to-Image Diffusion Models* by Lvmin Zhang, Maneesh Agrawala.

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ControlNet is a neural network structure to control diffusion models by adding extra conditions. This checkpoint corresponds to the ControlNet conditioned on **Canny edges**. It can be used in combination with Stable Diffusion. - **Developed by:** Lvmin Zhang, Maneesh Agrawala - **Model type:** Diffusion-based text-to-image generation model - **Language(s):** English - **License:** The CreativeML OpenRAIL M license is an Open RAIL M license, adapted from the work that BigScience and the RAIL Initiative are jointly carrying in the area of responsible AI licensing. See also the article about the BLOOM Open RAIL license on which our license is based. - **Resources for more information:** GitHub Repository, Paper. - **Cite as:**

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ControlNet is a neural network structure to control diffusion models by adding extra conditions. This checkpoint corresponds to the ControlNet conditioned on **Human Pose Estimation**. @misc{zhang2023adding, title={Adding Conditional Control to Text-to-Image Diffusion Models}, author={Lvmin Zhang and Maneesh Agrawala}, year={2023}, eprint={2302.05543}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.CV} } Controlnet was proposed in *Adding Conditional Control to Text-to-Image Diffusion Models* by Lvmin Zhang, Maneesh Agrawala.

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**What's New in V2:** - 🎯 **Trained on higher quality data** for significantly improved results - 💪 **Better command responsiveness** - the model follows your prompts more accurately - 🖼️ **Fixed black bar artifacts** - no more unwanted black borders on generated images - ⚡ **Overall enhanced performance** - smoother transitions and better cinematic flow **next-scene-qwen-image-lora-2509** is a **LoRA adapter fine-tuned on Qwen-Image-Edit (build 2509)**, purpose-built to generate cinematic image sequences with natural visual progression from frame to frame. This model enables Qwen Image Edit to think like a film director—understanding camera dynamics, visual composition, and narrative continuity to create shots that flow seamlessly into one another.

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f2k_anything2real.safetensors is more 3D like version f2k_anything2real_a.safetensors based on f2k_anything2real.safetensors to adjust the realistic style I'm excited to share the new version of Anything2Real family, Anything2Real 2601 A. Anything2Real 2601 A is an adjusted version based on Anything2Real 2601 and remixed the layer weight of anything2real alpha. Anything2Real 2601 is kinda weak of eyes transformation and anything2real alpha is quite good at light and shadow but weak at color. Anything2Real 2601 A is a more balanced version between "respect to original" and "realistic environemnt" **Alpha Dataset**: lrzjason/Anything2Real_demo_dataset

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