产品库

AI创造性视觉的突破性AI

Stable Diffusion 3是Stability AI推出的最新创新，为创造性图像生成带来突破性的AI。它提供了改进的文本到图像生成算法、多模态能力和用户友好的许可证，免费使用SDXLTurbo.ai。革新设计、动画、游戏等领域，提升文本到图像生成、多模态能力和用户友好的许可证。探索、创造、转化。

全能 AI 工具，提供绘图、写作、图片处理服务。

简单 AI 是一个全能的 AI 工具平台，致力于为用户提供多种 AI 服务，包括绘图、写作和在线图片处理等。其强大的功能帮助用户在各种设计需求中节省时间，提高工作效率。平台适合各类用户，从新手到专业人士都能轻松上手。该工具免费提供基本功能，也提供付费增值服务，满足不同用户的需求。

吉卜力风格图像生成器，支持无限生成。

Ghiblio 是基于 ChatGPT 4o 模型的吉卜力风格图像生成器。它可以将文字和图片转化为充满魔力的吉卜力风格插画，支持多种动画风格，提供丰富的创作可能性。Ghiblio 的定价灵活，适合不同需求的用户，提供免费体验和多个付费套餐，满足从普通用户到专业创作者的多样化需求。

精选展示 OpenAI GPT-4o 生成的多样化 AI 艺术图像与提示。

Awesome GPT-4o Images 是一个展示 OpenAI 最新多模态模型 GPT-4o 生成的图片和提示的集合。该产品充分展示了 GPT-4o 在文本与图像理解方面的能力，支持多种艺术风格的生成。它适合设计师、艺术创作者和任何对 AI 艺术感兴趣的人。该项目是免费开放的，旨在激发创作灵感并推动 AI 艺术的发展。

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。

一种通过视觉上下文学习的通用图像生成框架。

VisualCloze 是一个通过视觉上下文学习的通用图像生成框架，旨在解决传统任务特定模型在多样化需求下的低效率问题。该框架不仅支持多种内部任务，还能泛化到未见过的任务，通过可视化示例帮助模型理解任务。这种方法利用了先进的图像填充模型的强生成先验，为图像生成提供了强有力的支持。

一款具有 17 亿参数的开源图像生成基础模型。

HiDream-I1 是一款新型的开源图像生成基础模型，拥有 170 亿个参数，能够在几秒内生成高质量图像。该模型适用于研究和开发，并在多个评测中表现优异，具有高效性和灵活性，适合用于各种创意设计和生成任务。

为 Diffusion Transformer 提供高效灵活的控制框架。

EasyControl 是一个为 Diffusion Transformer（扩散变换器）提供高效灵活控制的框架，旨在解决当前 DiT 生态系统中存在的效率瓶颈和模型适应性不足等问题。其主要优点包括：支持多种条件组合、提高生成灵活性和推理效率。该产品是基于最新研究成果开发的，适合在图像生成、风格转换等领域使用。

实现灵活且高保真度的图像生成，同时保持身份特征。

InfiniteYou（InfU）是一个基于扩散变换器的强大框架，旨在实现灵活的图像重构，并保持用户身份。它通过引入身份特征并采用多阶段训练策略，显著提升了图像生成的质量和美学，同时改善了文本与图像的对齐。该技术对提高图像生成的相似性和美观性具有重要意义，适用于各种图像生成任务。

免费 AI 创作工具，生成图像、视频及 4K 增强。

vivago.ai 是一个免费的 AI 生成工具和社区，提供文本转图像、图像转视频等功能，让创作变得更加简单高效。用户可以免费生成高质量的图像和视频，支持多种 AI 编辑工具，方便用户进行创作和分享。该平台的定位是为广大创作者提供易用的 AI 工具，满足他们在视觉创作上的需求。

使用 SREF 代码轻松生成特定视觉风格的 AI 艺术。

Midjourney SREF 代码是一项允许用户将特定视觉风格应用于图像生成的功能。使用 SREF 代码可以简化风格描述，使得创作一致的艺术作品变得更加容易。该技术帮助用户探索和分享不同的艺术风格，是 AI 艺术创作的重要工具。

Inductive Moment Matching 是一种新型的生成模型，用于高质量图像生成。

Inductive Moment Matching (IMM) 是一种先进的生成模型技术，主要用于高质量图像生成。该技术通过创新的归纳矩匹配方法，显著提高了生成图像的质量和多样性。其主要优点包括高效性、灵活性以及对复杂数据分布的强大建模能力。IMM 由 Luma AI 和斯坦福大学的研究团队开发，旨在推动生成模型领域的发展，为图像生成、数据增强和创意设计等应用提供强大的技术支持。该项目开源了代码和预训练模型，方便研究人员和开发者快速上手和应用。

私密且无审查的人工智能平台，提供文本、图像和代码生成等功能。

Venice 是一个以隐私保护为核心的人工智能平台，提供文本生成、图像生成和代码生成等多种功能。它强调用户数据的私密性，所有数据仅存储在用户设备上，不会上传至服务器。该平台利用领先的开源 AI 技术，提供无审查、无偏见的智能服务，旨在为用户提供一个自由探索创意和知识的环境。Venice 提供免费和付费两种账户选项，付费用户可享受更高分辨率的图像、无水印、无限制的提示次数等高级功能。

一款用于生成无线条、扁平色彩风格图像和视频的LoRA模型，适用于动漫和设计领域。

Flat Color - Style是一款专为生成扁平色彩风格图像和视频设计的LoRA模型。它基于Wan Video模型训练，具有独特的无线条、低深度效果，适合用于动漫、插画和视频生成。该模型的主要优点是能够减少色彩渗出，增强黑色表现力，同时提供高质量的视觉效果。它适用于需要简洁、扁平化设计的场景，如动漫角色设计、插画创作和视频制作。该模型是免费提供给用户使用的，旨在帮助创作者快速实现具有现代感和简洁风格的视觉作品。

一种用于可变多层透明图像生成的匿名区域变换器技术。

ART 是一种基于深度学习的图像生成技术，专注于生成可变多层透明图像。它通过匿名区域布局和 Transformer 架构，实现了高效的多层图像生成。该技术的主要优点包括高效性、灵活性以及对多层图像生成的支持。它适用于需要精确控制图像层的场景，如图形设计、视觉特效等领域。目前未明确提及价格和具体定位，但其技术特性表明它可能面向专业用户和企业级应用。

CogView4-6B 是一个强大的文本到图像生成模型，专注于高质量图像生成。

CogView4-6B 是由清华大学知识工程组开发的文本到图像生成模型。它基于深度学习技术，能够根据用户输入的文本描述生成高质量的图像。该模型在多个基准测试中表现优异，尤其是在中文文本生成图像方面具有显著优势。其主要优点包括高分辨率图像生成、支持多种语言输入以及高效的推理速度。该模型适用于创意设计、图像生成等领域，能够帮助用户快速将文字描述转化为视觉内容。

CogView4 是一个支持中文和英文的高分辨率文本到图像生成模型。

CogView4 是由清华大学开发的先进文本到图像生成模型，基于扩散模型技术，能够根据文本描述生成高质量图像。它支持中文和英文输入，并且可以生成高分辨率图像。CogView4 的主要优点是其强大的多语言支持和高质量的图像生成能力，适合需要高效生成图像的用户。该模型在 ECCV 2024 上展示，具有重要的研究和应用价值。

微软Copilot是您的AI助手，支持聊天、图像生成、文本编辑等功能，助力日常工作和生活。

Microsoft Copilot是一款由微软开发的AI助手应用，基于OpenAI和微软的AI技术，旨在为用户提供高效、便捷的智能助手服务。它能够帮助用户快速获取信息、生成文本和图像，提升工作效率和创造力。该应用支持多种语言，界面简洁易用，适合不同用户群体。它不仅适用于个人生活，还能在商业和教育场景中发挥重要作用，是一款免费的生产力工具。

强大的AI图像生成与编辑工具，助力设计师和创意工作者将想象力变为现实。

神采AI是一款专注于图像生成与编辑的AI工具，采用先进的AIGC技术，提供多种设计风格和功能，帮助用户快速生成高质量的图像、视频和动画。其主要优点包括操作简单、功能多样、生成效果逼真。该产品面向设计师、市场营销人员、学生等群体，旨在提升设计效率，降低创作门槛。目前提供免费试用服务，适合各类创意工作者。

WHAM 是微软开发的一种生成式游戏模型，用于生成游戏视觉和控制器动作。

WHAM（World and Human Action Model）是由微软研究院开发的一种生成式模型，专门用于生成游戏场景和玩家行为。该模型基于Ninja Theory的《Bleeding Edge》游戏数据训练，能够生成连贯、多样化的游戏视觉和控制器动作。WHAM 的主要优点在于其能够捕捉游戏环境的3D结构和玩家行为的时间序列，为游戏设计和创意探索提供了强大的工具。该模型主要面向学术研究和游戏开发领域，帮助开发者快速迭代游戏设计。

Pippo 是一个从单张照片生成高分辨率多人视角视频的生成模型。

Pippo 是由 Meta Reality Labs 和多所高校合作开发的生成模型，能够从单张普通照片生成高分辨率的多人视角视频。该技术的核心优势在于无需额外输入（如参数化模型或相机参数），即可生成高质量的 1K 分辨率视频。它基于多视角扩散变换器架构，具有广泛的应用前景，如虚拟现实、影视制作等。Pippo 的代码已开源，但不包含预训练权重，用户需要自行训练模型。

Thoughtflow 是一款基于树状结构的聊天助手，帮助用户以更自然的方式与AI进行互动。

Thoughtflow 是一款创新的AI聊天工具，采用树状结构对话格式，使复杂话题的管理和探索变得直观和有条理。它支持与多种GPT模型的灵活集成，无论是本地运行的Ollama还是通过API连接的OpenAI模型，都能轻松适配。其主要优点在于能够保留上下文的分支探索功能，让用户在不丢失主线的情况下深入探讨细节。Thoughtflow 主要面向学生、思考者、创作者和创新者，旨在通过结构化的对话系统提升创造力和解决问题的能力。目前，该产品通过App Store提供下载，具体价格未明确提及。

Krea Chat 是一个由 DeepSeek 提供支持的 AI 聊天工具，将 Krea 的所有功能集成到聊天界面中。

Krea Chat 是一款基于 AI 的设计工具，通过聊天界面提供强大的设计功能。它结合了 DeepSeek 的 AI 技术和 Krea 的设计工具套件，用户可以通过自然语言交互生成图像、视频等设计内容。这种创新的交互方式极大地简化了设计流程，降低了设计门槛，使用户能够快速实现创意。Krea Chat 的主要优点包括易于使用、高效生成设计内容以及强大的 AI 驱动功能。它适合需要快速生成设计素材的创作者、设计师和市场营销人员，能够帮助他们节省时间并提升工作效率。

Janus Pro 是一款先进的 AI 图像生成与理解平台，提供高质量的视觉智能服务。

Janus Pro 是由 DeepSeek 技术驱动的先进 AI 图像生成与理解平台。它采用革命性的统一变换器架构，能够高效处理复杂的多模态操作，实现图像生成和理解的卓越性能。该平台训练了超过 9000 万个样本，其中包括 7200 万个合成美学数据点，确保生成的图像在视觉上具有吸引力且上下文准确。Janus Pro 为开发者和研究人员提供强大的视觉 AI 能力，帮助他们实现从创意到视觉叙事的转变。平台提供免费试用，适合需要高质量图像生成和分析的用户。

一个基于语音交互的故事创作聊天机器人，提供沉浸式的“选择你自己的冒险”体验。

该产品利用 Gemini 2.0 语言模型和 Google Imagen 图像生成技术，结合语音识别和语音合成，为用户提供一个互动式的故事创作体验。用户可以通过语音输入选择故事走向，系统会实时生成故事内容和相关图像。该产品的主要优点是创新的交互方式和强大的内容生成能力，适合用于教育、娱乐和创意启发。目前该产品处于开源阶段，未明确具体定价，主要面向开发者和教育机构。

SliderSpace 是一种用于分解扩散模型视觉能力的技术，通过直观的滑块实现对模型的可控性和可解释性。

SliderSpace 是一项创新技术，旨在提高扩散模型的可控性和可解释性。它通过自动发现模型内部的视觉知识，将其分解为直观的滑块，用户可以通过这些滑块轻松调整图像生成的方向。该技术不仅能够揭示模型对不同概念的理解，还能显著提高图像生成的多样性。SliderSpace 的主要优点包括自动化发现方向、语义正交性和分布一致性，使其成为探索和利用扩散模型视觉能力的强大工具。该技术目前处于研究阶段，尚未明确具体的价格和商业定位。

Google Imagen 3通过Gemini API开放使用，每张图像成本0.03美元，可生成多种风格图像。

Google Imagen 3是Google推出的图像生成模型，通过Gemini API向开发者开放。它能够根据用户输入的文本提示生成高质量图像，支持多种艺术风格，如超现实主义、印象派、抽象艺术等。该模型在图像细节和色彩处理上表现出色，适用于艺术创作、广告设计、游戏开发等创意工作。其主要优点包括高效的提示跟踪能力、丰富的自定义选项以及成本效益。此外，为防止误用，所有生成图像均带有不可见水印。定价为每张图像0.03美元，适合需要批量生成图像的开发者和企业。

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。

Janus-Pro-7B 是一个新型的自回归框架，统一多模态理解和生成。

Janus-Pro-7B 是一个强大的多模态模型，能够同时处理文本和图像数据。它通过分离视觉编码路径，解决了传统模型在理解和生成任务中的冲突，提高了模型的灵活性和性能。该模型基于 DeepSeek-LLM 架构，使用 SigLIP-L 作为视觉编码器，支持 384x384 的图像输入，并在多模态任务中表现出色。其主要优点包括高效性、灵活性和强大的多模态处理能力。该模型适用于需要多模态交互的场景，例如图像生成和文本理解。

Janus-Pro-1B 是一个统一多模态理解和生成的自回归框架。

Janus-Pro-1B 是一个创新的多模态模型，专注于统一多模态理解和生成。它通过分离视觉编码路径，解决了传统方法在理解和生成任务中的冲突问题，同时保持了单个统一的 Transformer 架构。这种设计不仅提高了模型的灵活性，还使其在多模态任务中表现出色，甚至超越了特定任务的模型。该模型基于 DeepSeek-LLM-1.5b-base/DeepSeek-LLM-7b-base 构建，使用 SigLIP-L 作为视觉编码器，支持 384x384 的图像输入，并采用特定的图像生成 tokenizer。其开源性和灵活性使其成为下一代多模态模型的有力候选。