产品库

高度写实的文本到图像模型

Deep floyd是一个开源的文本到图像模型，具有高度的写实性和语言理解能力。它由一个冻结的文本编码器和三个级联的像素扩散模块组成：一个基础模型用于根据文本提示生成 64x64 像素的图像，以及两个超分辨率模型，分别用于生成分辨率逐渐增加的图像：256x256 像素和 1024x1024 像素。模型的所有阶段都利用基于 T5 transformer 的冻结文本编码器来提取文本嵌入，然后将其输入到一个增强了交叉注意力和注意力池化的 UNet 架构中。这个高效的模型在性能上超过了当前的最先进模型，在 COCO 数据集上实现了零样本 FID 得分为 6.66。我们的工作强调了级联扩散模型的第一阶段中更大的 UNet 架构的潜力，并展示了文本到图像合成的一个有前途的未来。

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。

OFT可有效稳定微调文本到图像扩散模型

Controlling Text-to-Image Diffusion研究了如何有效引导或控制强大的文本到图像生成模型进行各种下游任务。提出了正交微调(OFT)方法,可以保持模型的生成能力。OFT可以保持神经元之间的超球面能量不变,防止模型坍塌。作者考虑了两种重要的微调任务:主体驱动生成和可控生成。结果表明,OFT方法在生成质量和收敛速度上优于现有方法。

将任何图像放置于任何场景中

Any Image Anywhere 是一个基于人工智能的图像处理工具，它允许用户通过简单的提示将输入图像放置到不同的上下文中，例如将能量饮料的商标放置在产品照片上。这项技术的重要性在于其能够快速创建逼真的图像合成，对于设计师、营销人员和内容创作者来说，这是一个强大的工具，可以节省大量的时间和资源。产品背景信息显示，它是由fab1an开发的，并且每天有20次的免费使用限制。

利用像素空间拉普拉斯扩散模型生成高质量图像

Edify Image是NVIDIA推出的一款图像生成模型，它能够生成具有像素级精确度的逼真图像内容。该模型采用级联像素空间扩散模型，并通过新颖的拉普拉斯扩散过程进行训练，该过程能够在不同频率带以不同的速率衰减图像信号。Edify Image支持多种应用，包括文本到图像合成、4K上采样、ControlNets、360° HDR全景图生成和图像定制微调。它代表了图像生成技术的最新进展，具有广泛的应用前景和重要的商业价值。

基于文本提示修订图像的大型扩散模型

SeedEdit是Doubao Team推出的大型扩散模型，用于根据任何文本提示修订图像。它通过逐步将图像生成器与强大的图像编辑器对齐，实现了图像重建和图像再生之间的最佳平衡。SeedEdit能够实现高审美/分辨率图像的零样本稳定编辑，并支持图像的连续修订。该技术的重要性在于其能够解决图像编辑问题中成对图像数据稀缺的核心难题，通过将文本到图像(T2I)生成模型视为弱编辑模型，并通过生成带有新提示的新图像来实现“编辑”，然后将其蒸馏并与之对齐到图像条件编辑模型中。

基于文本生成服装图像的AI模型

FLUX.1-dev LoRA Outfit Generator是一个文本到图像的AI模型，能够根据用户详细描述的颜色、图案、合身度、风格、材质和类型来生成服装。该模型使用了H&M Fashion Captions Dataset数据集进行训练，并基于Ostris的AI Toolkit进行开发。它的重要性在于能够辅助设计师快速实现设计想法，加速服装行业的创新和生产流程。

训练无关的区域提示扩散变换器模型

Regional-Prompting-FLUX是一种训练无关的区域提示扩散变换器模型，它能够在无需训练的情况下，为扩散变换器（如FLUX）提供细粒度的组合文本到图像生成能力。该模型不仅效果显著，而且与LoRA和ControlNet高度兼容，能够在保持高速度的同时减少GPU内存的使用。

基于人工智能的图像生成模型

Stable Diffusion 3.5 Medium 是由 Stability AI 提供的一款基于人工智能的图像生成模型，它能够根据文本描述生成高质量的图像。这项技术的重要性在于它能够极大地推动创意产业的发展，如游戏设计、广告、艺术创作等领域。Stable Diffusion 3.5 Medium 以其高效的图像生成能力、易用性和较低的资源消耗而受到用户的青睐。目前，该模型在 Hugging Face 平台上以免费试用的形式提供给用户。

基于文本生成图像的多模态扩散变换器模型

Stable Diffusion 3.5 Medium是一个基于文本到图像的生成模型，由Stability AI开发，具有改进的图像质量、排版、复杂提示理解和资源效率。该模型使用了三个固定的预训练文本编码器，通过QK-规范化提高训练稳定性，并在前12个变换层中引入双注意力块。它在多分辨率图像生成、一致性和各种文本到图像任务的适应性方面表现出色。

8B参数变分自编码器模型，用于高效的文本到图像生成。

Flux.1 Lite是一个由Freepik发布的8B参数的文本到图像生成模型，它是从FLUX.1-dev模型中提取出来的。这个版本相较于原始模型减少了7GB的RAM使用，并提高了23%的运行速度，同时保持了与原始模型相同的精度（bfloat16）。该模型的发布旨在使高质量的AI模型更加易于获取，特别是对于消费级GPU用户。

高效能的文本到图像生成模型

Stable Diffusion 3.5 Large Turbo 是一个基于文本生成图像的多模态扩散变换器（MMDiT）模型，采用了对抗性扩散蒸馏（ADD）技术，提高了图像质量、排版、复杂提示理解和资源效率，特别注重减少推理步骤。该模型在生成图像方面表现出色，能够理解和生成复杂的文本提示，适用于多种图像生成场景。它在Hugging Face平台上发布，遵循Stability Community License，适合研究、非商业用途以及年收入少于100万美元的组织或个人免费使用。

高性能的文本到图像生成模型

Stable Diffusion 3.5 Large 是一个基于文本生成图像的多模态扩散变换器（MMDiT）模型，由 Stability AI 开发。该模型在图像质量、排版、复杂提示理解和资源效率方面都有显著提升。它使用三个固定的预训练文本编码器，并通过 QK 归一化技术提高训练稳定性。此外，该模型在训练数据和策略上使用了包括合成数据和过滤后的公开可用数据。Stable Diffusion 3.5 Large 模型在遵守社区许可协议的前提下，可以免费用于研究、非商业用途，以及年收入少于100万美元的组织或个人的商业用途。

轻量级推理模型，用于生成高质量图像

Stable Diffusion 3.5是一个用于简单推理的轻量级模型，它包含了文本编码器、VAE解码器和核心MM-DiT技术。该模型旨在帮助合作伙伴组织实现SD3.5，并且可以用于生成高质量的图像。它的重要性在于其高效的推理能力和对资源的低要求，使得广泛的用户群体能够使用和享受生成图像的乐趣。该模型遵循Stability AI Community License Agreement，并且可以免费使用。

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FLUX.1-dev的文本到图像生成模型

FLUX.1-dev-LoRA-Text-Poster是由Shakker-Labs开发的文本到图像生成模型，专门用于艺术文本海报的生成。该模型利用LoRA技术，通过文本提示来生成图像，为用户提供了一种创新的方式来创作艺术作品。模型的训练由版权用户cooooool完成，并在Hugging Face平台上共享，以促进社区的交流和发展。模型遵循非商业用途的flux-1-dev许可协议。

文本到图像生成的自适应工作流

ComfyGen 是一个专注于文本到图像生成的自适应工作流系统，它通过学习用户提示来自动化并定制有效的工作流。这项技术的出现，标志着从使用单一模型到结合多个专业组件的复杂工作流的转变，旨在提高图像生成的质量。ComfyGen 背后的主要优点是能够根据用户的文本提示自动调整工作流，以生成更高质量的图像，这对于需要生成特定风格或主题图像的用户来说非常重要。

文本到图像生成模型，支持高分辨率图像生成

由清华大学团队开发的文本到图像生成模型，开源，在图像生成领域有广泛应用前景，有高分辨率输出等优点。

生成融合宫崎骏风格和新海诚氛围的梦幻风景图

Flux Ghibsky Illustration 是一个基于文本生成图像的模型，它结合了宫崎骏动画工作室的奇幻细节和新海诚作品中的宁静天空，创造出迷人的场景。该模型特别适合创造梦幻般的视觉效果，用户可以通过特定的触发词来生成具有独特审美的图像。它是基于Hugging Face平台的开源项目，允许用户下载模型并在Replicate上运行。

AI动漫生成器，将文本或照片转换成动漫风格。

Easy Anime Maker是一个基于人工智能的动漫生成器，它使用深度学习技术，如生成对抗网络，将用户输入的文本描述或上传的照片转换成动漫风格的艺术作品。这项技术的重要性在于它降低了创作动漫艺术的门槛，使得没有专业绘画技能的用户也能创造出个性化的动漫图像。产品背景信息显示，它是一个在线平台，用户可以通过简单的文本提示或上传照片来生成动漫艺术，非常适合动漫爱好者和需要快速生成动漫风格图像的专业人士。产品提供免费试用，用户注册后可以获得5个免费积分，如果需要更多生成需求，可以选择购买积分，无需订阅。

基于FLUX.1-dev模型的8步蒸馏Lora，用于文本到图像生成。

FLUX.1-Turbo-Alpha是一个基于FLUX.1-dev模型的8步蒸馏Lora，由AlimamaCreative Team发布。该模型使用多头鉴别器来提高蒸馏质量，可以用于文本到图像(T2I)、修复控制网络等FLUX相关模型。推荐使用指导比例为3.5，Lora比例为1。该模型在1M开源和内部源图像上进行训练，采用对抗性训练提高质量，固定原始FLUX.1-dev变换器作为鉴别器主干，并在每层变换器上添加多头。

一键式创意图像生成模型

FLUX.1-dev-LoRA-One-Click-Creative-Template 是一个基于 LoRA 训练的图像生成模型，由 Shakker-Labs 提供。该模型专注于创意照片生成，能够将用户的文本提示转化为具有创意性的图像。模型使用了先进的文本到图像的生成技术，特别适合需要快速生成高质量图像的用户。它是基于 Hugging Face 平台，可以方便地进行部署和使用。模型的非商业使用是免费的，但商业使用需要遵守相应的许可协议。

高级AI图像生成工具，将文本提示转化为专业级图像

Flux 1.1 Pro AI是一个基于人工智能的高级图像生成平台，它利用尖端的AI技术将用户的文本提示转化为高质量的视觉效果。该平台在图像生成速度上提高了6倍，图像质量显著改善，并增强了对提示的遵从性。Flux 1.1 Pro AI不仅适用于艺术家和设计师，还适用于内容创作者、营销人员等专业人士，帮助他们在各自的领域中实现视觉想法，提升创作效率和质量。

最先进的图像生成模型

FLUX1.1 [pro] 是 Black Forest Labs 发布的最新图像生成模型，它在速度和图像质量上都有显著提升。该模型提供六倍于前代的速度，同时改善了图像质量、提示遵循度和多样性。FLUX1.1 [pro] 还提供了更高级的定制化选项，以及更优的性价比，适合需要高效、高质量图像生成的开发者和企业。

开源的文本到图像生成模型

OpenFLUX.1是一个基于FLUX.1-schnell模型的微调版本，移除了蒸馏过程，使其可以进行微调，并且拥有开源、宽松的许可证Apache 2.0。该模型能够生成令人惊叹的图像，并且只需1-4步即可完成。它是一个尝试去除蒸馏过程，创建一个可以微调的开源许可模型。

生成逼真的动态人脸视频。

Stable Video Portraits是一种创新的混合2D/3D生成方法，利用预训练的文本到图像模型（2D）和3D形态模型（3D）生成逼真的动态人脸视频。该技术通过人特定的微调，将一般2D稳定扩散模型提升到视频模型，通过提供时间序列的3D形态模型作为条件，并引入时间去噪过程，生成具有时间平滑性的人脸影像，可以编辑和变形为文本定义的名人形象，无需额外的测试时微调。该方法在定量和定性分析中均优于现有的单目头部化身方法。

基于级联扩散的文本到图像生成系统

CogView3是一个基于级联扩散的文本到图像生成系统，使用中继扩散框架。该系统通过将高分辨率图像生成过程分解为多个阶段，并通过中继超分辨率过程，在低分辨率生成结果上添加高斯噪声，从而开始从这些带噪声的图像进行扩散过程。CogView3在生成图像方面超越了SDXL，具有更快的生成速度和更高的图像质量。

AI模型测试与文本到图像提示集合平台

Prompt Llama是一个专注于文本到图像生成的AI模型测试平台，它允许用户收集高质量的文本提示，并测试不同模型在同一提示下的表现。该平台支持多种AI模型，包括但不限于midjourney、DALL·E 3、Firefly等，是AI图像生成领域研究者和爱好者的宝贵资源。

AI图像生成，创意无限。

FLUX AI图像生成器是一个创新的图像生成模型，它能够根据文本提示生成高质量的图像。FLUX.1的重要性在于它能够使高质量内容创作工具民主化，为专业人士和业余爱好者提供了一个简化的解决方案，允许用户在不需要广泛的技术知识或资源的情况下生成专业级的视觉效果。

无需训练即可定制化生成个性化人像图像

MagicFace是一种无需训练即可实现个性化人像合成的技术，它能够根据给定的多个概念生成高保真度的人像图像。这项技术通过精确地将参考概念特征在像素级别集成到生成区域中，实现了多概念的个性化定制。MagicFace引入了粗到细的生成流程，包括语义布局构建和概念特征注入两个阶段，通过Reference-aware Self-Attention (RSA)和Region-grouped Blend Attention (RBA)机制实现。该技术不仅在人像合成和多概念人像定制方面表现出色，还可用于纹理转移，增强其多功能性和实用性。