Which image editing model should I use?★ 78
Replicate Blog252d agoTutorialReplicate 發布影像編輯模型終極指南，系統性比較 Inpainting（區域重繪）、Instruct-based（指令編輯）與 ControlNet 等不同技術路徑。文章針對 FLUX.1-fill、Stable Diffusion XL、CosXL 等熱門模型進行實測，幫助開發者與設計師依據「精準度」、「操作難易度」與「影像保留度」選擇最適合的 AI 影像編輯工具。
FLUX.1 Tools – Control and steerability for FLUX★ 75
Replicate Blog558d agoReleaseReplicate 宣布為開源影像生成模型 FLUX.1 推出全新工具集「FLUX.1 Tools」。此更新引入了 Inpainting（局部重繪）、Outpainting（影像外繪）、Canny 邊緣檢測以及 Depth（深度圖）等控制功能。開發者與創作者現在可以透過 API 更精準地引導與修改 FLUX 生成的影像，解決了過去 FLUX 在精細控制與編輯上的痛點。
Efficient Controllable Generation for SDXL with T2I-Adapters★ 70
Hugging Face Blog998d agoReleaseHugging Face 宣布與騰訊 ARC 實驗室合作，將 T2I-Adapter 引入 Stable Diffusion XL (SDXL)。相較於體積龐大的 ControlNet，T2I-Adapter 僅有約 79M 參數，能在不犧牲生成品質的前提下，大幅降低顯示記憶體（VRAM）佔用並提升推理速度。目前已支援 Canny 邊緣偵測、草圖（Sketch）、深度圖（Depth）等多種控制模式，並已整合至 diffusers 函式庫中。
Train your ControlNet with diffusers★ 75
Hugging Face Blog1166d agoTutorialHugging Face 釋出官方指南，詳細介紹如何利用 diffusers 庫訓練 ControlNet 模型。ControlNet 能在不破壞原始 Stable Diffusion 模型的前提下，加入額外的控制條件（如邊緣、姿勢或深度）。本教學涵蓋了數據集準備、使用官方訓練腳本進行微調，以及如何將訓練好的模型部署與推論。
ControlNet in 🧨 Diffusers★ 85
Hugging Face Blog1187d agoReleaseHugging Face 宣布將 ControlNet 整合至 🧨 diffusers 庫中。ControlNet 是一種能為 Stable Diffusion 等擴散模型加入額外控制條件（如 Canny 邊緣、OpenPose 姿勢、Depth 深度圖等）的架構。透過全新的 StableDiffusionControlNetPipeline，開發者只需幾行程式碼即可實現高精度的圖像生成與編輯，大幅提升了 AI 繪圖的可控性。