产品库

AI 艺术风格库

KALOS.art 是世界上最大的 AI 艺术风格库，提供超过 1300 位艺术家和 292 种风格 / 媒介。用户可以浏览不同艺术家和风格，创建收藏并探索 AI 艺术创作。价格取决于会员级别。

AI 画像专用的投稿和生成网站

chichi-pui（ちちぷい）是一家 AI 画像专用的投稿和生成网站，用户可以在此分享和生成 AI 插画、AI 照片等作品。该网站拥有丰富的 AI 画像投稿和生成内容，适合对 AI 艺术感兴趣的用户使用。用户可在网站上参与不同的活动和投稿企划，与其他用户分享作品并获取灵感。

使用最强大的稳定扩散 UI，在90秒内无需编码、无需设置，立即获得结果。

Think Diffusion是一个稳定扩散的 AI 艺术实验室，提供全功能的托管工作空间，包括Automatic1111、ComfyUI、Fooocus等功能。可以在任何浏览器中使用，只需点击一下即可上传模型并运行，无需安装任何软件和驱动程序。用户可以合并和训练模型，生成惊人的动画和视频等。

使用 AI 生成绘画艺术作品

使用人工智能创建 AI 绘画艺术作品！使用 AI 艺术生成器，只需描述你的想法，AI 即可创作。每日可以领取免费绘画机会，开启次元裂缝

AI 声音生成与训练工具包

Kits AI 是一个 AI 声音生成和免费 AI 声音训练平台，让音乐人使用和创建 AI 声音。您可以使用 Kits.AI 来改变您的声音，使用我们的官方授权或免费声音库中的 AI 艺术家声音，也可以从头开始创建、训练和分享您自己的 AI 声音。主要功能包括 AI 声音转换、AI 声音克隆、文字转语音、声音分离等。Kits AI 与艺术家和创作者直接合作，以正式授权他们的 AI 声音模型。定价请访问官网获取详细信息。

使用 AI 更改任何图像的背景。

Green Screen AI 是一种有趣且简单的方法，可以将您的照片转化为生成式 AI 艺术。它可以通过 AI 技术更改图像的背景，让您的照片变得更加独特和创意。您可以选择不同的背景场景，例如外太空、海滩、森林等。Green Screen AI 还提供一些额外的编辑工具，例如调整亮度、对比度和饱和度等。它适用于个人和专业用户，并提供免费和付费套餐供选择。

AI 艺术和创意辅助平台

文心一格是一个 AI 艺术和创意辅助平台，依托飞桨、文心大模型的技术创新推出的 “AI 作画” 产品，可轻松驾驭多种风格，人人皆可 “一语成画”。通过智能推荐和自定义创艺，用户可以享受升级的创作效果、特色国风效果，并可定制个性化的艺术字。文心一格提供丰富的插画、人物、二次元、壁纸、头像、风景、动物等素材图库，用户可以在平台上一键下载所需素材。用户可以通过文心一格进行创作管理，并参与平台的热门活动。开通会员可享受更多功能和福利。

AI 艺术创作平台，释放创作无限可能

创客贴 AI 画匠是一款 AI 艺术创作平台，汇聚了多款 AI 创作辅助工具，通过智能化技术为用户提供丰富多样的创作方式。它具有智能设计、自动抠图、图片修复、AI 商品图、AI 文案等功能，帮助用户轻松实现设计、修图、写作等多种创作需求。创客贴 AI 画匠以其高效、便捷的特点，以及丰富多样的艺术风格模型，适用于广泛的创作场景。定价灵活多样，满足个人和企业的不同需求。

AI 原生社交网络

Yodayo 是一个 AI 原生的社交网络，为 vTuber 和动漫迷提供探索、分享和创造内容的平台。用户可以在 Yodayo 上探索由人工智能生成的动漫艺术，找到最好的灵感，使用免费的 AI 艺术生成器创建美丽的图片，并与其他动漫迷分享。Yodayo 旨在成为 vTuber 和动漫迷的家园，提供一个互相交流和发现新作品的社区。

从多视角图像创建3D场景

CAT3D是一个利用多视角扩散模型从任意数量的输入图像生成新视角的3D场景的网站。它通过一个强大的3D重建管道，将生成的视图转化为可交互渲染的3D表示。整个处理时间（包括视图生成和3D重建）仅需一分钟。

MuLan：为110多种语言适配多语言扩散模型

MuLan是一个开源的多语言扩散模型，旨在为超过110种语言提供无需额外训练即可使用的扩散模型支持。该模型通过适配技术，使得原本需要大量训练数据和计算资源的扩散模型能够快速适应新的语言环境，极大地扩展了扩散模型的应用范围和语言多样性。MuLan的主要优点包括对多种语言的支持、优化的内存使用、以及通过技术报告和代码模型的发布，为研究人员和开发者提供了丰富的资源。

AI图片生成式开发者平台

fal.ai 是一款面向开发者的生成媒体平台，提供了业界最快的推理引擎，可以让您以更低的成本运行扩散模型，创造出全新的用户体验。它拥有实时、无缝的 WebSocket 推理基础设施，为开发者带来了卓越的使用体验。fal.ai 的定价方案根据实际使用情况灵活调整，确保您只为消耗的计算资源付费，实现了最佳的可扩展性和经济性。

一种用于逆渲染的先进学习扩散先验方法，能够从任意图像中恢复物体材质并实现单视图图像重照明。

IntrinsicAnything 是一种先进的图像逆渲染技术，它通过学习扩散模型来优化材质恢复过程，解决了在未知静态光照条件下捕获的图像中物体材质恢复的问题。该技术通过生成模型学习材质先验，将渲染方程分解为漫反射和镜面反射项，利用现有丰富的3D物体数据进行训练，有效地解决了逆渲染过程中的歧义问题。此外，该技术还开发了一种从粗到细的训练策略，利用估计的材质引导扩散模型产生多视图一致性约束，从而获得更稳定和准确的结果。

一种优化扩散模型采样时间表的方法，以提高生成模型的输出质量。

Align Your Steps 是一种用于优化扩散模型（Diffusion Models, DMs）采样时间表的方法。这种方法利用随机微积分的方法，为不同的求解器、训练有素的DMs和数据集找到特定的最优采样时间表。它通过最小化KLUB项来优化时间离散化，即采样调度，从而在相同的计算预算下提高输出质量。该方法在图像、视频以及2D玩具数据合成基准测试中表现出色，优化的采样时间表在几乎所有实验中都优于之前手工制定的时间表。

一种用于虚拟试穿任务的扩散模型，特别在真实世界场景中提高图像保真度和细节保存。

IDM-VTON是一种新型的扩散模型，用于基于图像的虚拟试穿任务，它通过结合视觉编码器和UNet网络的高级语义以及低级特征，生成具有高度真实感和细节的虚拟试穿图像。该技术通过提供详细的文本提示，增强了生成图像的真实性，并通过定制方法进一步提升了真实世界场景下的保真度和真实感。

HiDiffusion，解锁预训练扩散模型中的高分辨率创作与效率。

HiDiffusion是一个预训练扩散模型，通过仅添加一行代码即可提高扩散模型的分辨率和速度。该模型通过Resolution-Aware U-Net (RAU-Net)和Modified Shifted Window Multi-head Self-Attention (MSW-MSA)技术，动态调整特征图大小以解决对象复制问题，并优化窗口注意力以减少计算量。HiDiffusion能够将图像生成分辨率扩展到4096×4096，同时保持1.5-6倍于以往方法的推理速度。

使用极少步骤生成高保真、多样化样本

Imagine Flash 是一种新型的扩散模型，它通过后向蒸馏框架，使用仅一到三个步骤就能实现高保真、多样化的样本生成。该模型包含三个关键组件：后向蒸馏、动态适应的知识转移以及噪声校正技术，显著提升了在极低步骤情况下的图像质量和样本多样性。

基于LDM的服装驱动图像合成AI

MagicClothing是一种基于潜在扩散模型（LDM）的新型网络架构，专门用于服装驱动的图像合成任务。它能够根据文本提示生成穿着特定服装的定制化角色图像，同时确保服装细节的保留和对文本提示的忠实呈现。该系统通过服装特征提取器和自注意力融合技术，实现了高度的图像可控性，并且可以与ControlNet和IP-Adapter等其他技术结合使用，以提升角色的多样性和可控性。此外，还开发了匹配点LPIPS（MP-LPIPS）评估指标，用于评价生成图像与原始服装的一致性。

提升文本到图像生成的可控性

ControlNet++是一种新型的文本到图像扩散模型，通过显式优化生成图像与条件控制之间的像素级循环一致性，显著提高了在各种条件控制下的可控性。它通过使用预训练的判别性奖励模型来提取生成图像的对应条件，并优化输入条件控制与提取条件之间的一致性损失。此外，ControlNet++引入了一种高效的奖励策略，通过向输入图像中添加噪声来扰动图像，然后使用单步去噪图像进行奖励微调，避免了与图像采样相关的大量时间和内存成本。

提升生成模型质量和加速推理的项目

UniFL是一个项目，旨在提升生成模型质量和加速推理速度。它通过感知反馈学习、解耦反馈学习和对抗性反馈学习三个关键组件，有效解决了当前扩散模型存在的图像质量、美学吸引力和推理速度等问题。经过实验验证和用户研究，UniFL在多个扩散模型上展现出显著的性能提升和强大的泛化能力。

RWKV架构的可扩展扩散模型

Diffusion-RWKV是一种基于RWKV架构的扩散模型,旨在提高扩散模型的可扩展性。它针对图像生成任务进行了相应的优化和改进,可以生成高质量的图像。该模型支持无条件和类条件训练,具有较好的性能和可扩展性。

使用扩散指引对文本感知图像进行细粒度风格控制

DreamWalk是一种基于扩散指引的文本感知图像生成方法,可对图像的风格和内容进行细粒度控制,无需对扩散模型进行微调或修改内部层。支持多种风格插值和空间变化的引导函数,可广泛应用于各种扩散模型。

Visual Autoregressive Modeling: 新的视觉生成范式

VAR是一种新的视觉自回归建模方法,能够超越扩散模型,实现更高效的图像生成。它建立了视觉生成的幂律scaling laws,并具备零shots的泛化能力。VAR提供了一系列不同规模的预训练模型,供用户探索和使用。

训练免费高分辨率图像合成的频率视角

FouriScale从频域分析的角度探讨从预先训练的扩散模型生成高分辨率图像，通过创新的、无需训练的方法，通过将预先训练的扩散模型中的原始卷积层替换为结合膨胀技术和低通操作的方法，通过填充然后裁剪策略进一步增强，实现了灵活处理各种宽高比文本到图像生成。使用FouriScale作为指导，该方法成功平衡了生成图像的结构完整性和保真度，实现了任意尺寸、高分辨率和高质量生成的惊人能力。通过其简单性和兼容性，该方法可以为未来对超高分辨率图像合成的探索提供有价值的见解。

通过文本指令自动生成和动画化卡通人物的3D纹理

Make-It-Vivid是一种创新的模型,能够根据文本指令自动生成和动画化卡通人物的3D纹理。它解决了传统方式制作3D卡通角色纹理的挑战,提供了高效、灵活的解决方案。该模型通过预训练的文本到图像扩散模型生成高质量的UV纹理图,并引入对抗性训练来增强细节。它可以根据不同的文本prompt生成各种风格的角色纹理,并将其应用到3D模型上进行动画制作,为动画、游戏等领域提供了便利的创作工具。

一种通过计数事实数据集和自举监督实现真实物体删除和插入的方法

ObjectDrop是一种监督方法,旨在实现照片级真实的物体删除和插入。它利用了一个计数事实数据集和自助监督技术。主要功能是可以从图像中移除物体及其对场景产生的影响(如遮挡、阴影和反射),也能够将物体以极其逼真的方式插入图像。它通过在一个小型的专门捕获的数据集上微调扩散模型来实现物体删除,而对于物体插入,它采用自助监督方式利用删除模型合成大规模的计数事实数据集,在此数据集上训练后再微调到真实数据集,从而获得高质量的插入模型。相比之前的方法,ObjectDrop在物体删除和插入的真实性上有了显著提升。

实时一步潜在扩散模型,可用图像条件控制生成

SDXS是一种新的扩散模型,通过模型微型化和减少采样步骤,大幅降低了模型延迟。它利用知识蒸馏来简化U-Net和图像解码器架构,并引入了一种创新的单步DM训练技术,使用特征匹配和分数蒸馆。SDXS-512和SDXS-1024模型可在单个GPU上分别实现约100 FPS和30 FPS的推理速度,比之前模型快30至60倍。此外,该训练方法在图像条件控制方面也有潜在应用,可实现高效的图像到图像翻译。

连接不同语言模型和生成视觉模型进行文本到图像生成

LaVi-Bridge是一种针对文本到图像扩散模型设计的桥接模型,能够连接各种预训练的语言模型和生成视觉模型。它通过利用LoRA和适配器,提供了一种灵活的插拔式方法,无需修改原始语言和视觉模型的权重。该模型与各种语言模型和生成视觉模型兼容,可容纳不同的结构。在这一框架内,我们证明了通过整合更高级的模块(如更先进的语言模型或生成视觉模型)可以明显提高文本对齐或图像质量等能力。该模型经过大量评估,证实了其有效性。

官方实现的自纠正LLM控制的扩散模型

SLD是一个自纠正的LLM控制的扩散模型框架，它通过集成检测器增强生成模型，以实现精确的文本到图像对齐。SLD框架支持图像生成和精细编辑，并且与任何图像生成器兼容，如DALL-E 3，无需额外训练或数据。