anaksor-ocr
Sokheng · 工具包
这个模型从文档、收据和路牌照片里读取高棉语和英语文字,用一个检测器找文本行,再用识别器读每一行。适合需要在 Python 里做高棉语 OCR 的开发者。
在 ComfyUI 里为 MOSS-Image-SFT 提供 Canny 边缘控制的 LoRA,保留照片的轮廓,让提示词改变材质、颜色和风格,适合编辑和重绘图片的人。
MOSS-Image Canny Control LoRA 是一款工具包,属于开发类,由 Mindket 上架。可免费获取。当前为第 1 版,最近更新于 。在本页下载,是一个装着它全部文件的 zip 压缩包。这些文件不会自己运行。
pip install -U huggingface_hub hf download thedeoxen/MOSS-Image-canny-controlnet
这是为 MOSS-Image-SFT 图像模型准备的 Canny 边缘控制 LoRA。你给它一张黑底白线的边缘图,它会跟随轮廓和构图,而材质、颜色和风格由你的提示词决定。它是编辑类 LoRA,不是官方的 MOSS 颜色或深度适配器。作者选用的是训练第 4500 步的检查点。
在 ComfyUI 里重绘图片、希望轮廓保持不变的人会觉得合适。研究固定轮廓版式的设计师也可以用。
| 行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子 |
|---|---|---|---|
| 设计 | 视觉设计师 | 在保持轮廓的同时给构图换颜色 | 同一版式换一套新配色 |
| 产品图像 | 营销人员 | 把照片的边缘变成另一种材质和风格 | 同一个形状换成新的表面效果 |
| 插画 | 画师 | 保留画好的轮廓,其余交给提示词来填 | 同一个人物换上不同的服装 |
| 研究 | 图像模型爱好者 | 在 MOSS-Image-SFT 上测试边缘控制 | 比较不同阈值和强度 |
如果你不用 ComfyUI 或 MOSS-Image-SFT,可以跳过它,因为它是针对这个基础模型训练的。
| 用途 | 适合谁 | 得到什么 |
|---|---|---|
| 给构图换颜色 | 设计师 | 轮廓相同的新图像 |
| 改变材质和风格 | 画师 | 同样的形状换了不同的表面效果 |
| 版式研究 | 艺术指导 | 轮廓保持不变的各种变体 |
你需要 ComfyUI、MOSS-Image-SFT 的文件和这个 LoRA。作者列出了三个基础文件和一个工作流。
pip install -U huggingface_hub hf download thedeoxen/MOSS-Image-canny-controlnet
为你的照片生成 Canny 边缘图,并把它作为唯一的参考图像传给 Text Encode MOSS-Image Edit 节点。在正向和反向编码上都把 edit format 设为 ai-toolkit。采样用 30 步、CFG 4,以及 euler 配 simple。没有触发词。
| 工具 | 作用 |
|---|---|
| Canny Edge 节点 | 生成黑底白线的边缘图,工作流里的低阈值是 100,高阈值是 200 |
| Text Encode MOSS-Image Edit | 接收控制图像和你的提示词 |
| LoRA 加载器 | 以 1.0 的强度应用这个 LoRA |
| 附带的工作流 | 加载照片、生成边缘图、编码并采样 |
你加载一张照片,生成它的 Canny 图,再写一个提示词:一个穿猩红外套、站在彩绘帐篷前的马戏团团长。结果保留了照片的轮廓,而服装、颜色和场景由提示词提供。
Canny 图是一张只由边缘组成的图片。一个好的第一步是用默认设置对一张照片运行附带的工作流,然后只改提示词。
这个 LoRA 的线性层秩为 64,卷积层秩为 16。它是作为编辑适配器训练的,所以控制图像充当参考,提示词描述要生成的画面。它是在开启 kv cache 的情况下训练的,这就是 edit format 要用 ai-toolkit 的原因。如果边缘显得太死板,可以把强度降到 0.7 左右,或者调高 Canny 阈值。
在 ComfyUI 里为 MOSS-Image-SFT 提供 Canny 边缘控制的 LoRA,保留照片的轮廓,让提示词改变材质、颜色和风格,适合编辑和重绘图片的人。
由 thedeoxen 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的模型页面和模型卡写的,模型自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。
它是什么:这是为 MOSS-Image-SFT 图像模型准备的 Canny 边缘控制 LoRA。你给它一张黑底白线的边缘图,它会跟随轮廓和构图,而材质、颜色和风格由你的提示词决定。它是编辑类 LoRA,不是官方的 MOSS 颜色或深度适配器。作者选用的是训练第 4500 步的检查点。
适合谁:在 ComfyUI 里重绘图片、希望轮廓保持不变的人会觉得合适。研究固定轮廓版式的设计师也可以用。
行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
设计 | 视觉设计师 | 在保持轮廓的同时给构图换颜色 | 同一版式换一套新配色
产品图像 | 营销人员 | 把照片的边缘变成另一种材质和风格 | 同一个形状换成新的表面效果
插画 | 画师 | 保留画好的轮廓,其余交给提示词来填 | 同一个人物换上不同的服装
研究 | 图像模型爱好者 | 在 MOSS-Image-SFT 上测试边缘控制 | 比较不同阈值和强度
如果你不用 ComfyUI 或 MOSS-Image-SFT,可以跳过它,因为它是针对这个基础模型训练的。
用在哪里:
用途 | 适合谁 | 得到什么
给构图换颜色 | 设计师 | 轮廓相同的新图像
改变材质和风格 | 画师 | 同样的形状换了不同的表面效果
版式研究 | 艺术指导 | 轮廓保持不变的各种变体
如何设置:你需要 ComfyUI、MOSS-Image-SFT 的文件和这个 LoRA。作者列出了三个基础文件和一个工作流。
pip install -U huggingface_hub
hf download thedeoxen/MOSS-Image-canny-controlnet
如何使用:为你的照片生成 Canny 边缘图,并把它作为唯一的参考图像传给 Text Encode MOSS-Image Edit 节点。在正向和反向编码上都把 edit format 设为 ai-toolkit。采样用 30 步、CFG 4,以及 euler 配 simple。没有触发词。
工具 | 作用
Canny Edge 节点 | 生成黑底白线的边缘图,工作流里的低阈值是 100,高阈值是 200
Text Encode MOSS-Image Edit | 接收控制图像和你的提示词
LoRA 加载器 | 以 1.0 的强度应用这个 LoRA
附带的工作流 | 加载照片、生成边缘图、编码并采样
示例:你加载一张照片,生成它的 Canny 图,再写一个提示词:一个穿猩红外套、站在彩绘帐篷前的马戏团团长。结果保留了照片的轮廓,而服装、颜色和场景由提示词提供。
新手与专家:Canny 图是一张只由边缘组成的图片。一个好的第一步是用默认设置对一张照片运行附带的工作流,然后只改提示词。
这个 LoRA 的线性层秩为 64,卷积层秩为 16。它是作为编辑适配器训练的,所以控制图像充当参考,提示词描述要生成的画面。它是在开启 kv cache 的情况下训练的,这就是 edit format 要用 ai-toolkit 的原因。如果边缘显得太死板,可以把强度降到 0.7 左右,或者调高 Canny 阈值。
你把照片加载进工作流
Canny Edge 节点生成黑底白线的边缘图
边缘图和你的提示词送入编码节点
带 LoRA 的 MOSS-Image-SFT 采样出新图像
注意事项:
用 Hugging Face 的命令行下载它的文件:
pip install -U huggingface_hub
hf download thedeoxen/MOSS-Image-canny-controlnet
然后按它的模型卡使用它。这个工具包里没有会自己运行的东西。
README.md 5 KB
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