Animagine XL 4.0 是一款基于Stable Diffusion XL 1.0微调的动漫主题生成模型。它使用了840万张多样化的动漫风格图像进行训练，训练时长达到2650小时。该模型专注于通过文本提示生成和修改动漫主题图像，支持多种特殊标签，可控制图像生成的不同方面。其主要优点包括高质量的图像生成、丰富的动漫风格细节以及对特定角色和风格的精准还原。该模型由Cagliostro Research Lab开发，采用CreativeML Open RAIL++-M许可证，允许商业使用和修改。
需求人群：
"该模型适合动漫爱好者、艺术家、设计师以及需要生成高质量动漫图像的创作者。它能够帮助用户快速生成符合特定风格和角色要求的动漫图像，节省创作时间和精力，同时为动漫创作提供更多的灵感和可能性。"
使用场景示例：
使用该模型生成《进击的巨人》中艾伦·耶格尔的角色图像，展现出其坚毅的表情和战斗场景。
根据用户提供的文本描述，生成《鬼灭之刃》中炭治郎和祢豆子的同框图像，背景为日出时的森林。
为动漫爱好者生成《我的英雄学院》中绿谷出久的多种不同服装和场景的图像，用于个人收藏或社交媒体分享。
产品特色：
支持高质量动漫图像生成，可生成细节丰富的动漫角色和场景。
提供多种特殊标签，如质量标签、评分标签、时间标签等，用户可通过这些标签精确控制图像生成效果。
兼容多种平台，如Hugging Face Spaces、ComfyUI、Stable Diffusion Webui等，方便用户在不同环境中使用。
提供详细的使用指南和示例代码，帮助用户快速上手，包括推荐的采样器、采样步数和分辨率等。
采用先进的训练方法和优化技术，确保生成图像的高质量和风格一致性。
使用教程：
安装必要的库：通过命令'pip install diffusers transformers accelerate safetensors --upgrade'安装diffusers、transformers、accelerate和safetensors库。
加载模型：使用StableDiffusionXLPipeline.from_pretrained()方法加载模型，指定模型路径为'cagliostrolab/animagine-xl-4.0'，并设置相关参数。
设置文本提示：根据需要生成的图像内容，编写详细的文本提示，包括角色名称、风格、场景等信息。
设置负向提示：添加负面描述，避免生成低质量或不符合要求的图像，如'lowres, bad anatomy'等。
生成图像：调用模型的生成方法，设置合适的参数，如采样步数、CFG Scale等，生成图像。
保存图像：将生成的图像保存到本地或进行进一步的处理和使用。
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Animagine XL 4.0 是一款专注于动漫风格的Stable Diffusion XL模型，专为生成高质量动漫图像而设计。
Animagine XL 4.0 是一款基于Stable Diffusion XL 1.0微调的动漫主题生成模型。它使用了840万张多样化的动漫风格图像进行训练，训练时长达到2650小时。该模型专注于通过文本提示生成和修改动漫主题图像，支持多种特殊标签，可控制图像生成的不同方面。其主要优点包括高质量的图像生成、丰富的动漫风格细节以及对特定角色和风格的精准还原。该模型由Cagliostro Research Lab开发，采用CreativeML Open RAIL++-M许可证，允许商业使用和修改。
基于Stable Diffusion 3.5 Large模型的IP适配器
SD3.5-Large-IP-Adapter是一个基于Stable Diffusion 3.5 Large模型的IP适配器，由InstantX Team研发。该模型能够将图像处理工作类比于文本处理，具有强大的图像生成能力，并且可以通过适配器技术进一步提升图像生成的质量和效果。该技术的重要性在于其能够推动图像生成技术的发展，特别是在创意工作和艺术创作领域。产品背景信息显示，该模型是由Hugging Face和fal.ai赞助的项目，并且遵循stabilityai-ai-community的许可协议。
基于Stable Diffusion的LoRA模型，生成逼真动漫风格图像
RealAnime - Detailed V1 是一个基于Stable Diffusion的LoRA模型，专门用于生成逼真的动漫风格图像。该模型通过深度学习技术，能够理解并生成高质量的动漫人物图像，满足动漫爱好者和专业插画师的需求。它的重要性在于能够大幅度提高动漫风格图像的生成效率和质量，为动漫产业提供强大的技术支持。目前，该模型在Tensor.Art平台上提供，用户可以通过在线方式使用，无需下载安装，方便快捷。价格方面，用户可以通过购买Buffet计划来解锁下载权益，享受更灵活的使用方式。
用于Stable Diffusion 1.5的图像组合适配器
该适配器为Stable Diffusion 1.5设计,用于将一般图像组合注入到模型中,同时大部分忽略风格和内容。例如一个人摆手的肖像会生成一个完全不同的人在摆手的图像。该适配器的优势是允许控制更加灵活,不像Control Nets那样会严格匹配控制图像。产品由POM with BANODOCO构思,ostris训练并发布。
一个基于文本生成图像的预训练模型，具有80亿参数和Apache 2.0开源许可。
Flex.1-alpha 是一个强大的文本到图像生成模型，基于80亿参数的修正流变换器架构。它继承了FLUX.1-schnell的特性，并通过训练指导嵌入器，使其无需CFG即可生成图像。该模型支持微调，并且具有开放源代码许可（Apache 2.0），适合在多种推理引擎中使用，如Diffusers和ComfyUI。其主要优点包括高效生成高质量图像、灵活的微调能力和开源社区支持。开发背景是为了解决图像生成模型的压缩和优化问题，并通过持续训练提升模型性能。
基于文本生成图像的AI模型
fofr/flux-condensation是一个基于文本生成图像的AI模型，使用Diffusers库和LoRAs技术，能够根据用户提供的文本提示生成相应的图像。该模型在Replicate上训练，具有非商业性质的flux-1-dev许可证。它代表了文本到图像生成技术的最新进展，能够为设计师、艺术家和内容创作者提供强大的视觉表现工具。
利用AI生成印度风格的图像
BharatDiffusion是一个基于AI的图像生成模型，专门针对印度的多样化景观、文化和遗产进行微调，能够生成反映印度丰富文化和特色的高质量图像。该模型使用Stable Diffusion技术处理所有图像生成，确保内容与印度的多样性和活力相呼应。
基于文本生成高质量图像的AI模型
SD3.5-LoRA-Linear-Red-Light是一个基于文本到图像生成的AI模型，通过使用LoRA（Low-Rank Adaptation）技术，该模型能够根据用户提供的文本提示生成高质量的图像。这种技术的重要性在于它能够以较低的计算成本实现模型的微调，同时保持生成图像的多样性和质量。该模型基于Stable Diffusion 3.5 Large模型，并在此基础上进行了优化和调整，以适应特定的图像生成需求。
基于AI的动画图片生成平台
AnimeGen是一个利用先进AI模型将文本提示转化为动漫风格图片的在线工具。它通过复杂的算法和机器学习技术，为用户提供了一种简单快捷的方式来生成高质量的动漫图片，非常适合艺术家、内容创作者和动漫爱好者探索新的创作可能性。AnimeGen支持80多种语言，生成的图片公开显示并可被搜索引擎抓取，是一个多功能的创意工具。
免费AI动漫生成器，轻松创造独特的动漫风格图片
Free AI Anime Generator是一个基于人工智能技术的在线平台，它允许用户通过简单的点击操作生成高质量的动漫风格图片。这个平台利用先进的AI算法，使得即使是非专业人士也能轻松创造出独特的艺术作品。它不仅为动漫爱好者提供了一个实现创意的平台，也为艺术家和设计师提供了一个探索新创意的工具。该平台完全免费，易于使用，是动漫艺术创作领域的一次创新。
动漫风格图像生成模型
Momo XL是一个基于SDXL的动漫风格模型，经过微调，能够生成高质量、细节丰富、色彩鲜艳的动漫风格图像。它特别适合艺术家和动漫爱好者使用，并且支持基于标签的提示，确保输出结果的准确性和相关性。此外，Momo XL还兼容大多数LoRA模型，允许用户进行多样化的定制和风格转换。
一个基于FLUX.1-dev模型的图像生成适配器
flux-ip-adapter是一个基于FLUX.1-dev模型的图像生成适配器，由Black Forest Labs开发。该模型经过训练，支持512x512和1024x1024分辨率的图像生成，并且定期发布新的检查点。它主要被设计用于ComfyUI，一个用户界面设计工具，可以通过自定义节点进行集成。该产品目前处于Beta测试阶段，使用时可能需要多次尝试以获得理想结果。
探索Flux模型在亚洲女性形象上的适应性。
Flux1.dev-AsianFemale是一个基于Flux.1 D模型的LoRA（Low-Rank Adaptation）实验性模型，旨在探索通过训练使Flux模型的默认女性形象更趋向亚洲人的外貌特征。该模型未经面部美化或网络名人脸训练，具有实验性质，可能存在一些训练上的问题和挑战。
基于控制网络的图像生成模型
FLUX.1-dev-Controlnet-Canny-alpha是一个基于控制网络的图像生成模型，属于Stable Diffusion系列。它使用先进的Diffusers技术，通过文本到图像的转换为用户提供高质量的图像生成服务。此模型特别适用于需要精确控制图像细节和风格的场景。
基于FLUX.1-dev模型的LoRA文本到图像生成技术。
flux-RealismLora是由XLabs AI团队发布的基于FLUX.1-dev模型的LoRA技术，用于生成逼真的图像。该技术通过文本提示生成图像，支持多种风格，如动画风格、幻想风格和自然电影风格。XLabs AI提供了训练脚本和配置文件，以方便用户进行模型训练和使用。
AI图像生成与优化工具
Amuse 2.0 Beta是一款由AMD推出的桌面客户端软件，专为AMD Ryzen™ AI 300系列处理器和Radeon™ RX 7000系列显卡用户设计，提供AI图像生成和优化体验。它结合了Stable Diffusion模型和AMD XDNA™超级分辨率技术，无需复杂安装和配置，即可实现高质量的AI图像生成。
多平台Stable Diffusion的一键安装包 支持Mac
Stability Matrix 是一个用户友好的桌面客户端，旨在简化 Stable Diffusion 的图像生成过程。它通过一键安装和无缝的模型集成，帮助用户轻松管理和生成图像，无需深入的技术知识。该工具支持多种操作系统，并能有效管理模型资源，降低用户的学习曲线。Stability Matrix 提供稳定性和灵活性，特别适合图像创作者、设计师及数字艺术家使用。
数字绘画行为的人工智能模型
Paints-UNDO是一个旨在提供人类绘画行为基础模型的项目，希望未来的AI模型能更好地满足人类艺术家的真实需求。项目名称'Paints-Undo'的灵感来源于模型输出看起来像是在数字绘画软件中多次按下'撤销'按钮（通常是Ctrl+Z）。
文本到图像生成中保持内容的样式迁移
InstantStyle-Plus 是一种先进的图像生成模型，专注于在文本到图像的生成过程中实现样式迁移，同时保持原始内容的完整性。它通过分解风格迁移任务为风格注入、空间结构保持和语义内容保持三个子任务，利用InstantStyle框架，以一种高效、轻量的方式实现风格注入。该模型通过反转内容潜在噪声和使用Tile ControlNet来保持空间构图，并通过全局语义适配器增强语义内容的保真度。此外，还使用风格提取器作为鉴别器，提供额外的风格指导。InstantStyle-Plus 的主要优点在于它能够在不牺牲内容完整性的前提下，实现风格与内容的和谐统一。
简化SdxlWebUi的安装和使用，让图像生成更便捷。
EasySdxlWebUi是一个开源项目，旨在简化SdxlWebUi的安装和使用过程，使得用户可以更加方便地利用Stable Diffusion web UI和forge等工具进行图像生成。项目支持多种扩展功能，允许用户通过web界面进行参数设置和图像生成，同时也支持自定义和自动化安装，适合需要快速上手和高效生成图像的用户。
AI模型和图像生成服务的集成平台
Mamouth是一个集成了多种先进AI模型和图像生成服务的平台，旨在帮助用户保持在人工智能技术的前沿。平台提供包括GPT-4o、Claude、Llama、Mistral、Gemini等在内的AI语言模型，以及Dall-E、Midjourney和Stable Diffusion等图像生成工具。Mamouth通过订阅服务模式，为用户提供高效、便捷的AI使用体验，同时支持团队管理和工作空间功能，满足不同用户的需求。
易于使用的SDXL动漫模型
Neta Art XL V1.0是一款易于使用的SDXL动漫模型，它在角色视觉叙事中提供了更好的稳定性和解剖学准确性。它支持广泛的CFG范围（5 - 20），并具有很好的正交风格，可以轻松结合创造新风格。此外，该模型在维持稳定性、提示跟随能力和解剖学准确性方面表现出色，即使在具有挑战性的姿势或摄像机角度下也是如此。
专注于动漫风格的生成模型,呈现细腻的画面效果
AWPainting是一款基于Stable Diffusion的图像生成模型,专注于动漫风格的图像生成。相比于标准模型,AWPainting在光照和细节表现方面有着更出色的效果,画面更加细腻、有呼吸感,人物面部光照更加柔和自然。同时AWPainting也对Prompt指令的响应更加良好。无论是单纯的动漫风格图像生成,还是动画化真人照片等场景,AWPainting都能提供满意的输出效果。
一个强大的安卓Stable Diffusion客户端
diffusion-client是一个用于安卓的Stable Diffusion客户端。它提供了强大的图像生成能力,包括文本到图像、图像到图像、图像修复等功能。该APP支持多种模型,内置控制网调节生成效果。另外,该APP具有历史记录管理、标签提取等高级功能,同时支持扩展插件,可链接到Civitai等模型。
Stability AI 推出图像提升增强工具：Creative Upscaler 可以将图像升级到 4k 分辨率，并创造以前没有的新细节和赋予图像新生命。
Creative Upscaler是一个基于AI的图片生成器,可以让任何人快速轻松地创建高质量的艺术作品。它整合了多种前沿的机器学习算法,如Stable Diffusion、DALL-E 2、VQGAN+CLIP等,支持生成各种风格的图像。用户只需要提供文字描述,Creative Upscaler就可以自动生成图片。同时,它还有创造性的图像上样器功能,可以把低分辨率图片转换成高清大图。Creative Upscaler完全免费使用,拥有庞大活跃的社区,是探索AI艺术的最佳选择。
Stable Diffusion WebUI Forge是基于Stable Diffusion WebUI的图像生成平台
Stable Diffusion WebUI Forge基于Stable Diffusion WebUI和Gradio开发,旨在优化资源管理、加速推理。相比原版WebUI在1024px分辨率下的SDXL推理,Forge可提升30-75%的速度,最大分辨率提升2-3倍,最大batch size提升4-6倍。Forge保持了原版WebUI的所有功能,同时新增了DDPM、DPM++、LCM等采样器,实现了Free U、SVD、Zero123等算法。使用Forge的UNet Patcher,开发者可以用极少的代码实现算法。Forge还优化了控制网络的使用,实现真正的零内存占用调用。
Stability AI推出高效低阈值文生图AI模型
Stable Cascade是一个基于Würstchen架构的文本到图像生成模型,相比其他模型使用更小的潜在空间进行训练和推理,因此在训练和推理速度上都有显著提升。该模型可以在消费级硬件上运行,降低了使用门槛。Stable Cascade在人类评估中表现突出,无论是在提示对齐还是图像质量上都超过了其他模型。总体而言,这是一个高效、易用、性能强劲的文生图AI模型。
开源双语文生图生成模型
Taiyi-Diffusion-XL是一个开源的基于Stable Diffusion训练的双语文生图生成模型,支持英文和中文的文本到图像生成,相比之前的中文文生图模型有了显著提升。它可以根据文本描述生成照片般逼真的图像,支持多种图像风格,具有较高的生成质量和多样性。该模型采用创新的训练方式,扩展了词表、位置编码以支持长文本和中文,并在大规模双语数据集上进行训练,确保了其强大的中英文生成能力。
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