产品库

使用扩散模型进行图像外延

Diffusers Image Outpaint 是一个基于扩散模型的图像外延技术，它能够根据已有的图像内容，生成图像的额外部分。这项技术在图像编辑、游戏开发、虚拟现实等领域具有广泛的应用前景。它通过先进的机器学习算法，使得图像生成更加自然和逼真，为用户提供了一种创新的图像处理方式。

统一的图像生成框架，简化多任务图像生成。

OmniGen是一个创新的扩散框架，它将多种图像生成任务统一到单一模型中，无需特定任务的网络或微调。这一技术简化了图像生成流程，提高了效率，降低了开发和维护成本。

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。

提升基于拖拽的图像编辑的交互性和速度

InstantDrag是一个优化自由的流程，它通过仅使用图像和拖拽指令作为输入，增强了交互性和速度。该技术由两个精心设计的网络组成：拖拽条件的光流生成器（FlowGen）和光流条件的扩散模型（FlowDiffusion）。InstantDrag通过将任务分解为运动生成和运动条件图像生成，学习了基于真实世界视频数据集的拖拽图像编辑的运动动态。它能够在不需要掩码或文本提示的情况下，快速执行逼真的编辑，这使得它成为交互式、实时应用的有前景的解决方案。

高保真新视角合成的视频扩散模型

ViewCrafter 是一种新颖的方法，它利用视频扩散模型的生成能力以及基于点的表示提供的粗略3D线索，从单个或稀疏图像合成通用场景的高保真新视角。该方法通过迭代视图合成策略和相机轨迹规划算法，逐步扩展3D线索和新视角覆盖的区域，从而扩大新视角的生成范围。ViewCrafter 可以促进各种应用，例如通过优化3D-GS表示实现沉浸式体验和实时渲染，以及通过场景级文本到3D生成实现更富有想象力的内容创作。

谷歌旗下领先的人工智能研究公司

Google DeepMind 是谷歌旗下的一家领先的人工智能公司，专注于开发先进的机器学习算法和系统。DeepMind 以其在深度学习和强化学习领域的开创性工作而闻名，其研究涵盖了从游戏到医疗保健等多个领域。DeepMind 的目标是通过构建智能系统来解决复杂的问题，推动科学和医学的进步。

细粒度对象切割工具，用于精确编辑图像。

finegrain-object-cutter 是一个基于Hugging Face Spaces平台的图像编辑工具，它利用先进的机器学习技术来实现对图像中对象的细粒度切割。该工具的主要优点在于其高精度和易用性，用户可以通过简单的操作来实现复杂的图像编辑任务。它特别适合需要对图像进行精细处理的设计师和开发者，可以广泛应用于图像编辑、增强现实、虚拟现实等领域。

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。

情商智商俱佳的多模态大模型

西湖大模型是心辰智能云推出的一款具有高情商和智商的多模态大模型，它能够处理包括文本、图像、声音等多种数据类型，为用户提供智能对话、写作、绘画、语音等AI服务。该模型通过先进的人工智能算法，能够理解和生成自然语言，适用于多种场景，如心理咨询、内容创作、客户服务等，具有高度的定制性和灵活性。西湖大模型的推出，标志着心辰智能云在AI领域的技术实力和创新能力，为用户提供了更加丰富和高效的智能服务体验。

使用AI技术生成逼真的人像照片和视频。

Photo AI™ 是一个利用人工智能技术生成逼真人像照片和视频的在线平台。用户可以上传自拍照，创建自己的AI模型，然后在不同的场景、姿势和动作中生成100%由AI制作的照片。这项技术对于内容创作者来说是一个革命性的工具，因为它可以节省时间和金钱，用户无需聘请昂贵的摄影师即可进行照片拍摄。Photo AI™ 提供了多种功能，包括但不限于服装试穿、场景设计、视频剪辑等，非常适合需要大量高质量图像的社交媒体营销人员、电子商务店主和创意专业人士。产品背景由Pieter Levels创建，他是一位知名的荷兰独立创业者，也是多个成功项目的创始人。产品的价格策略是订阅制，提供不同层级的服务套餐，以满足不同用户的需求。

AI脚本集合，主要用于Stable Diffusion模型。

ai-toolkit是一个研究性质的GitHub仓库，由Ostris创建，主要用于Stable Diffusion模型的实验和训练。它包含了各种AI脚本，支持模型训练、图像生成、LoRA提取器等。该工具包仍在开发中，可能存在不稳定性，但提供了丰富的功能和高度的自定义性。

高效训练高质量文本到图像扩散模型

ml-mdm是一个Python包，用于高效训练高质量的文本到图像扩散模型。该模型利用Matryoshka扩散模型技术，能够在1024x1024像素的分辨率上训练单一像素空间模型，展现出强大的零样本泛化能力。

图像生成领域的革新工具。

Amazon Titan Image Generator v2是AWS推出的一款AI图像生成模型，它通过使用参考图像、编辑现有视觉效果、去除背景、生成图像变体以及安全定制模型来保持品牌风格和主题一致性，从而简化工作流程、提高生产力，并将创意愿景变为现实。

将文本快速转化为视觉图像，提升分享效率。

Napkin是一个在线平台，能够将用户的文本内容自动转化为视觉图像，如图表、流程图等，帮助用户更有效地分享和传达复杂概念。它提供了一个直观、易用的界面，允许用户编辑和定制生成的图像，以适应不同的使用场景。Napkin的主要优点包括无需专业设计技能即可创建专业级视觉内容，以及支持多种文件格式的导出，方便用户在不同平台使用。目前Napkin提供免费计划，适合内容创作者、教育工作者和商业专业人士等。

大规模图像编辑数据集

UltraEdit是一个大规模的图像编辑数据集，包含约400万份编辑样本，自动生成，基于指令的图像编辑。它通过利用大型语言模型（LLMs）的创造力和人类评估员的上下文编辑示例，提供了一个系统化的方法来生产大规模和高质量的图像编辑样本。UltraEdit的主要优点包括：1) 它通过利用大型语言模型的创造力和人类评估员的上下文编辑示例，提供了更广泛的编辑指令；2) 其数据源基于真实图像，包括照片和艺术作品，提供了更大的多样性和减少了偏见；3) 它还支持基于区域的编辑，通过高质量、自动生成的区域注释得到增强。

高保真3D头像生成模型

RodinHD是一个基于扩散模型的高保真3D头像生成技术，由Bowen Zhang、Yiji Cheng等研究者开发，旨在从单一肖像图像生成细节丰富的3D头像。该技术解决了现有方法在捕捉发型等复杂细节时的不足，通过新颖的数据调度策略和权重整合正则化项，提高了解码器渲染锐利细节的能力。此外，通过多尺度特征表示和交叉注意力机制，优化了肖像图像的引导效果，生成的3D头像在细节上显著优于以往方法，并且能够泛化到野外肖像输入。

可控视频和图像生成技术

ControlNeXt是一个开源的图像和视频生成模型，它通过减少高达90%的可训练参数，实现了更快的收敛速度和卓越的效率。该项目支持多种控制信息形式，并且可以与LoRA技术结合使用，以改变风格并确保更稳定的生成效果。

高效渲染被遮挡的人体

OccFusion是一种创新的人体渲染技术，利用3D高斯散射和预训练的2D扩散模型，即使在人体部分被遮挡的情况下也能高效且高保真地渲染出完整的人体图像。这项技术通过三个阶段的流程：初始化、优化和细化，显著提高了在复杂环境下人体渲染的准确性和质量。

快速生成高质量图像的扩散模型

Flash Diffusion 是一种高效的图像生成模型，通过少步骤生成高质量的图像，适用于多种图像处理任务，如文本到图像、修复、超分辨率等。该模型在 COCO2014 和 COCO2017 数据集上达到了最先进的性能，同时训练时间少，参数数量少。

将大型语言模型的编码能力转换为图像生成能力。

Omost是一个旨在将大型语言模型(LLM)的编码能力转化为图像生成（更准确地说是图像组合）能力的项目。它提供了基于Llama3和Phi3变体的预训练LLM模型，这些模型能够编写代码以使用Omost的虚拟Canvas代理来组合图像视觉内容。Canvas可以由特定的图像生成器实现来实际生成图像。Omost项目背后的技术包括Direct Preference Optimization (DPO)和OpenAI GPT4o的多模态能力。

高分辨率多视角扩散模型，使用高效行注意力机制。

Era3D是一个开源的高分辨率多视角扩散模型，它通过高效的行注意力机制来生成高质量的图像。该模型能够生成多视角的颜色和法线图像，支持自定义参数以获得最佳结果。Era3D在图像生成领域具有重要性，因为它提供了一种新的方法来生成逼真的三维图像。

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。

专为Mac设计的图像编辑软件，强大且易用。

Pixelmator Pro是一款专为Mac设计的图像编辑软件，它提供了专业级、无损的图像编辑工具，支持RAW文件编辑、机器学习增强功能以及多种图像格式。软件界面现代，支持macOS的明暗模式，易于使用，适合从初学者到专业人士的各类用户。Pixelmator Pro 3.6 引入了强大的新遮罩功能，包括双击添加遮罩的功能、人工智能背景遮罩功能、直观的画布控制、矢量遮罩支持等。

扩散世界模型中训练的强化学习代理

DIAMOND（DIffusion As a Model Of eNvironment Dreams）是一个在扩散世界模型中训练的强化学习代理，用于雅达利游戏中的视觉细节至关重要的世界建模。它通过自回归想象在Atari游戏子集上进行训练，可以快速安装并尝试预先训练的世界模型。

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。

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。

AI学习平台

Generative AI Courses是一家提供AI学习课程的在线平台。通过课程学习，用户可以掌握GenAI、AI、机器学习、深度学习、chatGPT、DALLE、图像生成、视频生成、文本生成等技术，并了解2024年AI领域的最新发展。

个性化图像生成的注意力混合架构

Mixture-of-Attention (MoA) 是一种用于个性化文本到图像扩散模型的新架构，它通过两个注意力路径——个性化分支和非个性化先验分支——来分配生成工作负载。MoA 设计用于保留原始模型的先验，同时通过个性化分支最小干预生成过程，该分支学习将主题嵌入到先验分支生成的布局和上下文中。MoA 通过一种新颖的路由机制管理每层像素在这些分支之间的分布，以优化个性化和通用内容创建的混合。训练完成后，MoA 能够创建高质量、个性化的图像，展示多个主题的组成和互动，与原始模型生成的一样多样化。MoA 增强了模型的先有能力与新增强的个性化干预之间的区别，从而提供了以前无法实现的更解耦的主题上下文控制。

专注人像摄影的AI创意生成工具，助力个人图像创意

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