comfyui模型分类说明

animatediff: 一种用于生成或修改动画图像的技术，通常与深度学习模型结合使用。

BLIP_MODEL: 一个多功能的视觉语言模型，能够执行多种任务，如图像描述生成、视觉问答等。

checkpoint: 在机器学习训练过程中保存的模型状态点，用于恢复训练或部署模型。

checkpoints: 多个checkpoint的集合，通常指在训练过程中的多个保存点。

CLIP: Contrastive Language-Image Pre-training，一种预训练模型，用于理解和生成文本和图像之间的关联。

clip_vision: CLIP 模型的一部分，专注于处理和理解视觉数据。

CodeFormer: 一种基于编码器-解码器架构的模型，用于图像修复或生成。

ControlNet: 一种用于控制生成过程的神经网络，可以指导生成模型按照特定条件生成图像。

CustomNet: 一般指用户自定义的神经网络模型。

deepbump: 一种深度学习方法，用于从单张图片中估计出深度信息。

depthanything: 可能是指任何与深度估计相关的技术或模型。

efficient_sam: 可能是一个高效的语义分割模型。

embeddings: 在机器学习中，表示将数据（如文本或图像）转换为数值向量的过程。

Face Recognition: 面部识别技术，用于自动检测、识别或验证个人的身份。

facexlib: 一个面部处理库，提供多种面部分析功能。

face_restore: 面部修复技术，用于提高低质量或损坏面部图像的质量。

GFPGAN: Generative Facial Photo-Graph Translation with Global and Local Perceptual Alignment Network，一种用于面部增强和修复的生成对抗网络。

gligen: 一种图像生成技术，可能是指特定的图像编辑或生成算法。

GroundingDINO: 一种模型，用于从自然语言描述中定位和识别物体。

IC-Light: 可能是一种特定的计算机视觉模型或算法。

ID-Animator: 一种用于面部动画的模型，能够实现表情和动作的实时驱动。

insightface: 一种面部识别框架，提供了多种面部处理工具和技术。

InstanceDiffusion: 一种扩散模型，用于实例级别的图像生成。

instantid: 可能是指快速生成身份验证信息的技术。

IP-Adapter: Image Prompt Adapter，一种用于指导图像生成的模型。

lora: Low-Rank Adaptation，一种轻量级的微调方法，用于适应新的任务或数据集。

motion lora: 可能是指针对运动数据的 lora 应用。

PFG: Photo-Graph Fusion Generator，一种用于融合照片和绘画风格的生成模型。

photomaker: 一种用于生成或修改照片的技术。

RAM: Recursive Attention Model，一种递归注意力模型，用于处理复杂图像中的细节。

RGT: 一种图像处理或生成技术，具体含义不明确。

sam: Segment Anything Model，一种通用的图像分割模型。

seecoder: 一种图像处理或生成技术，具体含义不明确。

Shape Predictor: 一种预测形状的模型，通常用于面部特征检测。

T2I-Adapter: Text-to-Image Adapter，一种用于指导文本到图像生成的模型。

T2I-Style: Text-to-Image Style Transfer，一种用于将文本描述转化为图像风格的技术。

TAESD: Temporal-Aware Edge-Sensitive Deblurring，一种去模糊技术，适用于视频序列。

Ultralytics: 一个包含多种计算机视觉模型的框架，如 YOLOv8。

unclip: Unsupervised Contrastive Learning of Image Priors，一种无监督的图像生成技术。

unet: U-Net，一种卷积神经网络，广泛应用于医学图像分割。

upscale: 图像上采样技术，用于提高图像分辨率。

VAE: Variational Autoencoder，一种生成模型，用于学习数据的概率分布。

zero123: 一种零样本学习技术，用于在没有特定类别的训练数据的情况下进行模型训练。