CSGO是一个基于内容风格合成的文本到图像生成模型，它通过一个数据构建管道生成并自动清洗风格化数据三元组，构建了首个大规模的风格迁移数据集IMAGStyle，包含210k图像三元组。CSGO模型采用端到端训练，明确解耦内容和风格特征，通过独立特征注入实现。它实现了图像驱动的风格迁移、文本驱动的风格合成以及文本编辑驱动的风格合成，具有无需微调即可推理、保持原始文本到图像模型的生成能力、统一风格迁移和风格合成等优点。
需求人群：
"目标受众包括图像设计师、视觉艺术家、研究人员以及对图像风格化感兴趣的开发者。CSGO通过提供高质量的风格迁移和风格合成功能，帮助用户实现创意视觉内容的生成，无需手动调整图像风格，从而节省时间并提高工作效率。"
使用场景示例：
设计师使用CSGO将古典油画的风格应用到现代摄影作品上。
艺术家通过文本描述生成具有特定艺术风格的图像。
研究人员利用CSGO在图像风格化领域的学术研究中进行实验。
产品特色：
图像驱动风格迁移：能够将一种图像的风格应用到另一种图像上，保持内容不变。
文本驱动风格合成：通过文本描述生成具有特定风格的图像。
文本编辑驱动风格合成：允许用户通过编辑文本来改变图像的风格。
端到端训练：无需额外的微调步骤即可进行推理。
数据构建管道：自动生成和清洗风格化数据三元组。
解耦内容和风格特征：通过独立特征注入明确区分内容和风格。
风格控制能力：在图像生成中增强风格控制能力。
使用教程：
访问CSGO官方网站。
阅读关于CSGO的介绍和功能说明。
下载并安装必要的软件或插件（如果有）。
上传你想要风格迁移的图像。
输入描述你期望风格的文本或选择预设的风格选项。
调整参数以优化生成的图像效果。
生成图像并下载结果。
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内容风格合成在文本到图像生成中的应用
CSGO是一个基于内容风格合成的文本到图像生成模型，它通过一个数据构建管道生成并自动清洗风格化数据三元组，构建了首个大规模的风格迁移数据集IMAGStyle，包含210k图像三元组。CSGO模型采用端到端训练，明确解耦内容和风格特征，通过独立特征注入实现。它实现了图像驱动的风格迁移、文本驱动的风格合成以及文本编辑驱动的风格合成，具有无需微调即可推理、保持原始文本到图像模型的生成能力、统一风格迁移和风格合成等优点。
用于精确控制扩散模型中概念的低秩适配器
Concept Sliders 是一种用于精确控制扩散模型中概念的技术，它通过低秩适配器（LoRA）在预训练模型之上进行应用，允许艺术家和用户通过简单的文本描述或图像对来训练控制特定属性的方向。这种技术的主要优点是能够在不改变图像整体结构的情况下，对生成的图像进行细微调整，如眼睛大小、光线等，从而实现更精细的控制。它为艺术家提供了一种新的创作表达方式，同时解决了生成模糊或扭曲图像的问题。
多功能文本到图像扩散模型，生成高质量非真实感图像。
Pony Diffusion V6 XL是一个文本到图像的扩散模型，专门设计用于生成以小马为主题的高质量艺术作品。它在大约80,000张小马图像的数据集上进行了微调，确保生成的图像既相关又美观。该模型采用用户友好的界面，易于使用，并通过CLIP进行美学排名，以提升图像质量。Pony Diffusion在CreativeML OpenRAIL许可证下提供，允许用户自由使用、再分发和修改模型。
使用AI技术将文本描述转换为高质量图像。
Flux Image Generator是一个利用先进AI模型技术，将用户的想法迅速转化为高质量图像的工具。它提供三种不同的模型变体，包括快速的本地开发和个人使用模型FLUX.1 [schnell]，非商业应用的指导蒸馏模型FLUX.1 [dev]，以及提供最先进性能图像生成的FLUX.1 [pro]。该工具不仅适用于个人项目，也适用于商业用途，能够满足不同用户的需求。
一种用于文本到图像扩散模型的概念擦除技术
RECE是一种文本到图像扩散模型的概念擦除技术，它通过在模型训练过程中引入正则化项来实现对特定概念的可靠和高效擦除。这项技术对于提高图像生成模型的安全性和控制性具有重要意义，特别是在需要避免生成不适当内容的场景中。RECE技术的主要优点包括高效率、高可靠性和易于集成到现有模型中。
开源文本到图像生成模型
AuraFlow v0.3是一个完全开源的基于流的文本到图像生成模型。与之前的版本AuraFlow-v0.2相比，该模型经过了更多的计算训练，并在美学数据集上进行了微调，支持各种宽高比，宽度和高度可达1536像素。该模型在GenEval上取得了最先进的结果，目前处于beta测试阶段，正在不断改进中，社区反馈非常重要。
创造独特的半插图半照片图像。
half_illustration是一个基于Flux Dev 1模型的文本到图像生成模型，能够结合摄影和插图元素，创造出具有艺术感的图像。该模型使用了LoRA技术，可以通过特定的触发词来保持风格一致性，适合用于艺术创作和设计领域。
一种先进的文本到图像的生成模型。
FLUX.1-dev-Controlnet-Union-alpha是一个文本到图像的生成模型，属于Diffusers系列，使用ControlNet技术进行控制。目前发布的是alpha版本，尚未完全训练完成，但已经展示了其代码的有效性。该模型旨在通过开源社区的快速成长，推动Flux生态系统的发展。尽管完全训练的Union模型可能在特定领域如姿势控制上不如专业模型，但随着训练的进展，其性能将不断提升。
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。
基于ControlNet的文本到图像生成模型
flux-controlnet-canny是由XLabs AI团队开发的基于FLUX.1-dev模型的ControlNet Canny模型，用于文本到图像的生成。该模型通过训练，能够根据文本提示生成高质量的图像，广泛应用于创意设计和视觉艺术领域。
12亿参数的图像生成模型
FLUX.1 [schnell] 是一个具有12亿参数的修正流变换器，能够从文本描述生成图像。它以其尖端的输出质量和竞争性的提示跟随能力而著称，与闭源替代品的性能相匹配。该模型使用潜在对抗性扩散蒸馏进行训练，能够在1到4步内生成高质量的图像。FLUX.1 [schnell] 在apache-2.0许可证下发布，可以用于个人、科学和商业目的。
12亿参数的文本到图像生成模型
FLUX.1-dev是一个拥有12亿参数的修正流变换器，能够根据文本描述生成图像。它代表了文本到图像生成技术的最新发展，具有先进的输出质量，仅次于其专业版模型FLUX.1 [pro]。该模型通过指导蒸馏训练，提高了效率，并且开放权重以推动新的科学研究，并赋予艺术家开发创新工作流程的能力。生成的输出可以用于个人、科学和商业目的，具体如flux-1-dev-non-commercial-license所述。
创意生成AI工具
Adobe Firefly Vector AI是Adobe推出的一系列创意生成AI模型，旨在通过生成AI功能增强创意工作。Firefly模型和服务于Photoshop、Illustrator、Lightroom等Adobe创意应用中。它通过文本到图像、生成填充、生成扩展等功能，帮助用户以前所未有的控制力和创造力生成丰富、逼真的图像和艺术作品。Firefly的训练数据包括Adobe Stock的授权内容、公开许可内容和公共领域内容，确保其商业使用安全。Adobe致力于负责任地开发生成AI，并通过与创意社区的紧密合作，不断改进技术，支持和提升创意过程。
开源的基于流的文本到图像生成模型
AuraFlow v0.1是一个完全开源的、基于流的文本到图像生成模型，它在GenEval上达到了最先进的结果。目前模型处于beta阶段，正在不断改进中，社区反馈至关重要。感谢两位工程师@cloneofsimo和@isidentical将此项目变为现实，以及为该项目奠定基础的研究人员。
基于潜在扩散模型的大规模文本到图像生成模型
Kolors是由快手Kolors团队开发的大规模文本到图像生成模型，基于潜在扩散模型，训练于数十亿文本-图像对。它在视觉质量、复杂语义准确性以及中英文文本渲染方面，均优于开源和闭源模型。Kolors支持中英文输入，尤其在理解及生成中文特定内容方面表现突出。
复古风格卡通模型，融合动漫与北欧卡通元素。
Midsommar Cartoon是一款将复古风格与动漫元素结合的图像生成模型。它基于stable-diffusion技术，通过文本到图像的转换，能够生成具有北欧卡通特色的插画。该模型支持在Inference API上加载，使用户能够轻松地将文本描述转化为视觉图像。
AI内容生成研究组织
InstantX是一个专注于AI内容生成的独立研究组织，致力于文本到图像的生成技术。其研究项目包括风格保持的文本到图像生成（InstantStyle）和零样本身份保持生成（InstantID）。该组织通过GitHub社区进行项目更新和交流，推动AI在图像生成领域的应用和发展。
快速个性化文本到图像模型
HyperDreamBooth是由Google Research开发的一种超网络，用于快速个性化文本到图像模型。它通过从单张人脸图像生成一组小型的个性化权重，结合快速微调，能够在多种上下文和风格中生成具有高主题细节的人脸图像，同时保持模型对多样化风格和语义修改的关键知识。
无需训练的扩散模型个性化定制
RB-Modulation是谷歌发布的一种基于随机最优控制的新型训练免费个性化扩散模型解决方案。它通过终端成本编码所需属性，实现风格和内容的精确提取与控制，无需额外训练，即可生成与参考图像风格一致且遵循给定文本提示的图像。该技术在无需训练的情况下，通过新颖的注意力特征聚合(AFA)模块，保持对参考图像的高保真度，并遵循给定的提示，具有重要的研究和应用价值。
高效能的文本到图像生成模型
SDXL Flash是由SD社区与Project Fluently合作推出的文本到图像生成模型。它在保持生成图像质量的同时，提供了比LCM、Turbo、Lightning和Hyper更快的处理速度。该模型基于Stable Diffusion XL技术，通过优化步骤和CFG（Guidance）参数，实现了图像生成的高效率和高质量。
先进的文本到图像生成系统
Stable Diffusion 3是一款先进的文本到图像生成系统，它在排版和提示遵循方面与DALL-E 3和Midjourney v6等顶尖系统相匹敌或更优。该系统采用新的多模态扩散变换器(MMDiT)架构，使用不同的权重集来改善图像和语言的表示，从而提高文本理解和拼写能力。Stable Diffusion 3 API现已在Stability AI开发者平台上线，与Fireworks AI合作提供快速可靠的API服务，并承诺在不久的将来通过Stability AI会员资格开放模型权重以供自托管。
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。
文本到图像生成中风格保留的 InstantStyle。
InstantStyle 是一个通用框架，利用两种简单但强大的技术，实现对参考图像中风格和内容的有效分离。其原则包括将内容从图像中分离出来、仅注入到风格块中，并提供样式风格的合成和图像生成等功能。InstantStyle 可以帮助用户在文本到图像生成过程中保持风格，为用户提供更好的生成体验。
用于精细文本控制图像生成的空间对齐文本注入
FineControlNet是一个基于Pytorch的官方实现,用于生成可通过空间对齐的文本控制输入(如2D人体姿势)和实例特定的文本描述来控制图像实例的形状和纹理的图像。它可以使用从简单的线条画作为空间输入,到复杂的人体姿势。FineControlNet确保了实例和环境之间自然的交互和视觉协调,同时获得了Stable Diffusion的质量和泛化能力,但具有更多的控制能力。
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。
PIXART-Σ是一个用于4K文本到图像生成的扩散变换器模型（Diffusion Transformer）
PIXART-Σ是一个直接生成4K分辨率图像的扩散变换器模型，相较于前身PixArt-α，它提供了更高的图像保真度和与文本提示更好的对齐。PIXART-Σ的关键特性包括高效的训练过程，它通过结合更高质量的数据，从“较弱”的基线模型进化到“更强”的模型，这一过程被称为“弱到强训练”。PIXART-Σ的改进包括使用更高质量的训练数据和高效的标记压缩。
参数高效微调个性化扩散模型
DiffuseKronA 是一种参数高效的微调方法，用于个性化扩散模型。它通过引入基于 Kronecker 乘积的适配模块，显著降低参数数量，提升图像合成质量。该方法减少了对超参数的敏感性，在不同超参数下生成高质量图像，为文本到图像生成模型领域带来重大进展。
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