产品库

稳定扩散VAE的一致性解码器

Consistency Decoder是一种用于稳定扩散VAE的改进解码器，提供更稳定的图像生成。它具有2.49GB的模型大小，支持从原始图像进行编码和使用GAN解码以及一致性解码。该产品定位于为图像生成提供更好的解码效果。

训练无监督一致性文本到图像生成

ConsiStory是一个无需训练就能实现在预训练的文本到图像模型中生成一致性主体的方法。它不需要微调或个性化,因此比先前最优方法快20倍。我们通过引入以主体为驱动的共享注意力模块和基于对应关系的特征注入来增强模型,以促进图像之间的主体一致性。另外,我们开发了在保持主体一致性的同时鼓励布局多样性的策略。ConsiStory可以自然地扩展到多主体场景,甚至可以实现对常见对象的无需训练的个性化。

为扩散模型提供一致性分辨率适配

ResAdapter是一个为扩散模型（如Stable Diffusion）设计的分辨率适配器，它能够在保持风格域一致性的同时，生成任意分辨率和宽高比的图像。与处理静态分辨率图像的多分辨率生成方法不同，ResAdapter直接生成动态分辨率的图像，提高了推理效率并减少了额外的推理时间。

使用扩散模型实现时间一致性的人像动画

TCAN是一种基于扩散模型的新型人像动画框架，它能够保持时间一致性并很好地泛化到未见过的领域。该框架通过特有的模块，如外观-姿态自适应层(APPA层)、时间控制网络和姿态驱动的温度图，来确保生成的视频既保持源图像的外观，又遵循驱动视频的姿态，同时保持背景的一致性。

利用LLM提高T2I图像生成一致性

OPT2I是一个T2I优化框架，利用大型语言模型（LLM）提高提示-图像一致性。通过迭代生成修订后的提示，优化生成过程。能显著提高一致性得分，同时保持FID并增加生成数据与真实数据召回率。

快速可控的图像生成与潜在一致性模型

PIXART LCM是一个文本到图像合成框架，将潜在一致性模型（LCM）和ControlNet集成到先进的PIXART-α模型中。PIXART LCM以其能够通过高效的训练过程生成1024px分辨率的高质量图像而闻名。在PIXART-δ中集成LCM显著加快了推理速度，使得仅需2-4步即可生成高质量图像。特别值得注意的是，PIXART-δ实现了在0.5秒内生成1024x1024像素图像的突破，比PIXART-α改进了7倍。此外，PIXART-δ经过精心设计，可在单日内在32GB V100GPU上进行高效训练。具有8位推理能力的PIXART-δ可以在8GB GPU内存约束下合成1024px图像，极大地增强了其可用性和可访问性。此外，引入类似于ControlNet的模块可以对文本到图像扩散模型进行精细控制。我们引入了一种新颖的ControlNet-Transformer架构，专门为Transformers量身定制，实现了显式可控性和高质量图像生成。作为一种最先进的开源图像生成模型，PIXART-δ为稳定扩散模型家族提供了一个有前途的选择，为文本到图像合成做出了重大贡献。

提高文本到图像合成质量的一致性蒸馏技术

TCD是一种用于文本到图像合成的一致性蒸馏技术，它通过轨迹一致性函数（TCF）和策略性随机采样（SSS）来减少合成过程中的错误。TCD在低NFE（噪声自由能量）时显著提高图像质量，并在高NFE时保持比教师模型更详细的结果。TCD不需要额外的判别器或LPIPS监督，即可在低NFE和高NFE时均保持优越的生成质量。

视频生成模型的一致性初始化方法

FreeInit是一个简单有效的方法,用于提高视频生成模型的时间一致性。它不需要额外的训练,也不引入可学习的参数,可以很容易地在任意视频生成模型的推理时集成使用。

3D一致性的视频生成框架

CamCo是一个创新的图像到视频生成框架，它能够生成具有3D一致性的高质量视频。该框架通过Plücker坐标引入相机信息，并提出了一种符合几何一致性的双线约束注意力模块。此外，CamCo在通过运动结构算法估计相机姿态的真实世界视频上进行了微调，以更好地合成物体运动。

下一代 AI 模型，实现一致性和可控的媒体生成。

Runway Gen-4 是一款先进的 AI 模型，专注于媒体生成和世界一致性。它能够在多个场景中精准生成一致的角色、地点和物体，为创作者提供前所未有的创作自由，适合电影制作、广告及产品摄影等多种应用场景。该产品不需要进行细致的调优或额外训练，简化了创作流程，提升了视频制作的质量和效率。

提高文本到图像模型中空间一致性的解决方案

SPRIGHT是一个专注于空间关系的大规模视觉语言数据集和模型。它通过重新描述600万张图像构建了SPRIGHT数据集，显著增加了描述中的空间短语。该模型在444张包含大量物体的图像上进行微调训练，从而优化生成具有空间关系的图像。SPRIGHT在多个基准测试中实现了空间一致性的最新水平，同时提高了图像质量评分。

StoryDiffusion 能够通过生成一致的图像和视频来创造魔法故事。

StoryDiffusion 是一个开源的图像和视频生成模型，它通过一致自注意力机制和运动预测器，能够生成连贯的长序列图像和视频。这个模型的主要优点在于它能够生成具有角色一致性的图像，并且可以扩展到视频生成，为用户提供了一个创造长视频的新方法。该模型对AI驱动的图像和视频生成领域有积极的影响，并且鼓励用户负责任地使用该工具。

生成具有身份一致性和表情丰富性的3D人头模型

ID-to-3D是一种创新的方法，它能够从一张随意拍摄的野外图片中生成具有身份和文本引导的3D人头模型，具有分离的表情。该方法基于组合性，使用特定任务的2D扩散模型作为优化的先验。通过扩展基础模型并添加轻量级的表情感知和身份感知架构，创建了2D先验，用于几何和纹理生成，并通过微调仅0.2%的可用训练参数。结合强大的面部身份嵌入和神经表示，该方法不仅能够准确重建面部特征，还能重建配饰和头发，并可提供适用于游戏和远程呈现的渲染就绪资产。

AI角色一致性工具，为艺术家、设计师和内容创作者提供免费生成工具。

Ideogram Character是一个AI角色一致性工具，可以从单个参考图像中创建一致的AI角色，适用于艺术家、设计师和内容创作者。该工具利用先进的AI技术，帮助用户快速生成具有视觉连贯性的角色形象。提供免费生成，定位于为创意项目提供一致的视觉解决方案。

深入研究大型语言模型的内部一致性和自我反馈

ICSFSurvey是一个关于大型语言模型内部一致性和自我反馈的调查研究。它提供了对LLMs自我评估和自我更新机制的统一视角，包括理论框架、系统分类、评估方法、未来研究方向等。

时序预测的解码器基础模型

TimesFM是一款基于大型时序数据集预训练的解码器基础模型，具有200亿参数。相较于大型语言模型，虽然规模较小，但在不同领域和时间粒度的多个未见数据集上，其零-shot性能接近最先进的监督方法。TimesFM无需额外训练即可提供出色的未见时间序列预测。

一种无需训练的单提示文本到图像生成方法，用于一致的图像生成。

1Prompt1Story是一种创新的文本到图像生成技术，能够在无需额外训练的情况下，通过单个提示生成一致的图像序列。该技术利用语言模型的上下文一致性，通过单个提示串联所有描述，生成具有身份一致性的图像。它支持多角色生成、空间控制生成以及真实图像个性化等功能，具有广泛的应用前景。该模型主要面向需要高效、一致图像生成的创作者和开发者，可用于故事创作、动画制作等领域。

StreamingT2V: 一致、动态、可扩展的长视频文本生成

StreamingT2V 是一种先进的自回归技术，可以创建具有丰富动态运动的长视频，没有任何停滞。它确保视频中的时间一致性，与描述性文本紧密对齐，并保持高帧级图像质量。

一致的文本到视频编辑的光流引导注意力

FLATTEN是一种用于文本到视频编辑的光流引导注意力插件。它通过在扩散模型的U-Net中引入光流来解决文本到视频编辑中的一致性问题。FLATTEN通过强制在不同帧上的相同光流路径上的补丁在注意模块中相互关注，从而提高了编辑视频的视觉一致性。此外，FLATTEN是无需训练的，可以无缝集成到任何基于扩散的文本到视频编辑方法中，并提高其视觉一致性。实验结果表明，我们提出的方法在现有的文本到视频编辑基准上取得了最新的性能。特别是，我们的方法在保持编辑视频的视觉一致性方面表现出色。

内容一致的多场景视频生成

VideoDrafter 是一个内容一致的多场景视频生成框架。它利用大型语言模型（LLM）将输入提示转换为包含多场景脚本的综合脚本，脚本包括描述事件、前景 / 背景实体以及相机运动的提示。VideoDrafter 识别脚本中的共同实体，并要求 LLM 对每个实体进行详细描述。然后，将每个实体的描述输入到文本到图像模型中，以生成每个实体的参考图像。最后，通过考虑参考图像、事件描述和相机运动，通过扩散过程生成多场景视频，扩散模型将参考图像作为条件和对齐进行处理，以增强多场景视频的内容一致性。

革命性的AI模型，排名第一的人工智能分析工具。

Red Panda AI，也称为Recraft V3，是一个在人工智能分析领域排名第一的革命性AI模型。它超越了FLUX1.1、Midjourney和OpenAI等其他模型，在设计理解和视觉输出质量方面表现出色。Red Panda AI以其设计为中心的架构，提供了无与伦比的设计原则理解、视觉层次和构图能力。它能够智能地适应不同平台和用例，保持一致的品牌身份。产品的主要优点包括设计语言理解、风格一致性控制、上下文感知、专业设计质量、快速迭代和多格式掌握。

多轮交互式图像生成技术

AutoStudio是一个基于大型语言模型的多轮交互式图像生成框架，它通过三个代理与一个基于稳定扩散的代理来生成高质量图像。该技术在多主题一致性方面取得了显著进步，通过并行UNet结构和主题初始化生成方法，提高了图像生成的质量和一致性。

基于预训练的文本到图像模型生成高质量、多视角一致的3D物体图像。

ViewDiff 是一种利用预训练的文本到图像模型作为先验知识,从真实世界数据中学习生成多视角一致的图像的方法。它在U-Net网络中加入了3D体积渲染和跨帧注意力层,能够在单个去噪过程中生成3D一致的图像。与现有方法相比,ViewDiff生成的结果具有更好的视觉质量和3D一致性。

连续时间一致性模型的简化、稳定与扩展

OpenAI 提出的连续时间一致性模型（sCM）是一种生成模型，它在生成高质量样本时，只需要两个采样步骤，与领先的扩散模型相比，具有显著的速度优势。sCM 通过简化理论公式，稳定并扩展了大规模数据集的训练，使得在保持样本质量的同时，大幅减少了采样时间，为实时应用提供了可能性。

AI艺术生成，稳定扩散

DiffusionBee是一款使用稳定扩散技术在计算机上生成AI艺术的最简单方法。完全免费。离线运行。无限制。包括文本转图像、图像转图像、修复、扩展、提升分辨率等功能。支持自定义模型和高级选项。生成过程完全在本地进行，保护用户隐私。活跃的社区提供支持和交流。价格：免费。

评估图像生成模型在不同地理区域的质量、多样性和一致性。

DIG-In是一个用于评估文本到图像生成模型在不同地理区域中质量、多样性和一致性差异的库。它使用GeoDE和DollarStreet作为参考数据集，通过计算生成图像的相关特征和精度、覆盖度指标，以及使用CLIPScore指标来衡量模型的表现。该库支持研究人员和开发者对图像生成模型进行地理多样性的审计，以确保其在全球范围内的公平性和包容性。

Veo 3.1将文本转化为1080p电影视频，有一致角色、现实动作和同步音频。

Veo 3.1是谷歌推出的先进AI视频生成模型，代表了谷歌最先进的视频生成技术。它能从简单文本描述生成1080p视频，具有现实物理模拟、角色一致性和音频同步等特点。其重要性在于简化专业视频制作过程，无需昂贵设备、专业编辑技能和大量时间投入。产品优点包括保持角色一致性、支持多种图像类型、有电影预设、原生1080p分辨率、减少试错、提高运动质量等。价格方面，有不同订阅计划，如Starter Monthly每月43.31 - 99美元，Advanced Yearly每年490 - 310美元，Professional Monthly每月70 - 59.99美元。产品定位是为内容创作者、营销人员、电影制作者、教育者和企业等提供高效、高质量的视频制作解决方案。

革命性的上下文感知 AI 图像编辑与生成技术。

Fluxx AI 是一款革命性的多模态 AI 模型，能够通过文本和视觉上下文进行即时图像编辑与生成。该技术不仅理解用户的编辑意图，还能保持图像中的角色一致性与风格连贯性，适用于创意项目与品牌资产。Fluxx AI 提供多个版本，支持从基础到专业的多种需求，定价灵活，提供免费和付费选项，适合不同用户使用。

一款通过生成模型提升图像生成一致性的工具。

UNO 是一个基于扩散变换器的多图像条件生成模型，通过引入渐进式跨模态对齐和通用旋转位置嵌入，实现高一致性的图像生成。其主要优点在于增强了对单一或多个主题生成的可控性，适用于各种创意图像生成任务。