产品库

深度学习工具链，用于生成你的数字孪生体。

FaceChain是一个深度学习工具链，由ModelScope提供支持，能够通过至少1张肖像照片生成你的数字孪生体，并在不同设置中生成个人肖像（支持多种风格）。用户可以通过FaceChain的Python脚本、熟悉的Gradio界面或sd webui来训练数字孪生模型并生成照片。FaceChain的主要优点包括其生成个性化肖像的能力，支持多种风格，以及易于使用的界面。

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。

基于Flux的IC-Light模型，专注于图像细节保留和风格化处理

IC-Light V2是一系列基于Flux的IC-Light模型，采用16ch VAE和原生高分辨率技术。该模型在细节保留、风格化图像处理等方面相较于前代有显著提升。它特别适合需要在保持图像细节的同时进行风格化处理的应用场景。目前，该模型以非商业性质发布，主要面向个人用户和研究者。

一个灵活的框架，使用ComfyUI生成个性化诺贝尔奖图片

EveryoneNobel是一个利用ComfyUI生成个性化诺贝尔奖图片的框架。它不仅可以用来生成诺贝尔奖图片，还可以作为一个通用框架，将ComfyUI生成的视觉效果转化为最终产品，为进一步的应用和定制提供结构化的方法。该项目展示了如何在30小时内构建整个应用并销售产品，提供了详细的安装和使用指南，适合希望快速生成个性化图片的用户。

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。

强大的图像生成模型

Stable Diffusion 3.5是Stability AI推出的一款图像生成模型，具有多种变体，包括Stable Diffusion 3.5 Large和Stable Diffusion 3.5 Large Turbo。这些模型可高度定制，能在消费级硬件上运行，并且根据Stability AI社区许可协议，可以免费用于商业和非商业用途。该模型的发布体现了Stability AI致力于让视觉媒体变革的工具更易于获取、更前沿、更自由的使命。

基于Stable Diffusion的LoRA模型，生成逼真动漫风格图像

RealAnime - Detailed V1 是一个基于Stable Diffusion的LoRA模型，专门用于生成逼真的动漫风格图像。该模型通过深度学习技术，能够理解并生成高质量的动漫人物图像，满足动漫爱好者和专业插画师的需求。它的重要性在于能够大幅度提高动漫风格图像的生成效率和质量，为动漫产业提供强大的技术支持。目前，该模型在Tensor.Art平台上提供，用户可以通过在线方式使用，无需下载安装，方便快捷。价格方面，用户可以通过购买Buffet计划来解锁下载权益，享受更灵活的使用方式。

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。

零样本风格化情侣肖像创作

Omni-Zero-Couples是一个使用diffusers管道的零样本风格化情侣肖像创作模型。它利用深度学习技术，无需预先定义的风格样本，即可生成具有特定艺术风格的情侣肖像。这种技术在艺术创作、个性化礼物制作和数字娱乐领域具有广泛的应用前景。

开源自回归视觉生成模型项目

Open-MAGVIT2是由腾讯ARC实验室开源的一个自回归图像生成模型系列，包含从300M到1.5B不同规模的模型。该项目复现了Google的MAGVIT-v2分词器，实现了在ImageNet 256×256数据集上达到1.17 rFID的先进重建性能。通过引入不对称分词技术，将大词汇表分解为不同大小的子词汇表，并引入'下一个子标记预测'来增强子标记间的交互，以提高生成质量。所有模型和代码均已开源，旨在推动自回归视觉生成领域的创新和创造力。

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。

生成新视角的图像，保持语义信息。

GenWarp是一个用于从单张图像生成新视角图像的模型，它通过语义保持的生成变形框架，使文本到图像的生成模型能够学习在哪里变形和在哪里生成。该模型通过增强交叉视角注意力与自注意力来解决现有方法的局限性，通过条件化生成模型在源视图图像上，并纳入几何变形信号，提高了在不同领域场景下的性能。

在苹果硅片上运行扩散模型的推理工具。

DiffusionKit是一个开源项目，旨在为苹果硅片设备提供扩散模型的本地推理能力。它通过将PyTorch模型转换为Core ML格式，并使用MLX进行图像生成，实现了高效的图像处理能力。项目支持Stable Diffusion 3和FLUX模型，能够进行图像生成和图像到图像的转换。

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。

深度学习模型训练脚本集

x-flux是由XLabs AI团队发布的深度学习模型训练脚本集，包括LoRA和ControlNet模型。这些模型使用DeepSpeed进行训练，支持512x512和1024x1024图片尺寸，并且提供了相应的训练配置文件和示例。x-flux模型训练旨在提高图像生成的质量和效率，对于AI图像生成领域具有重要意义。

ViPer是一种个性化方法，通过要求用户对几张图片发表评论，解释他们的喜好和不喜好，提取个人偏好。这些偏好指导文本到图像模型生成符合个人口味的图像。

ViPer是一种个性化生成模型，可以根据用户的视觉偏好生成符合个人口味的图像。该模型使用了稳定扩散XL技术，可以在保持图像质量的同时实现个性化生成。ViPer的主要优点是可以为用户提供个性化的图像生成服务，满足用户的个性化需求。

一种用于生成图像的深度学习模型。

SD3-Controlnet-Canny 是一种基于深度学习的图像生成模型，它能够根据用户提供的文本提示生成具有特定风格的图像。该模型利用控制网络技术，可以更精确地控制生成图像的细节和风格，从而提高图像生成的质量和多样性。

多模态文本到图像生成模型

EMMA是一个基于最前沿的文本到图像扩散模型ELLA构建的新型图像生成模型，能够接受多模态提示，通过创新的多模态特征连接器设计，有效整合文本和补充模态信息。该模型通过冻结原始T2I扩散模型的所有参数，并仅调整一些额外层，揭示了预训练的T2I扩散模型可以秘密接受多模态提示的有趣特性。EMMA易于适应不同的现有框架，是生成个性化和上下文感知图像甚至视频的灵活有效工具。

个性化图像生成工具

Midjourney是一个独立的研究实验室，专注于探索新的思想媒介和扩展人类想象力。它是一个自筹资金的小团队，专注于设计、人类基础设施和人工智能。Midjourney Personalization通过用户对图像对的评分来学习用户的偏好，并根据这些偏好生成个性化的图像。

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。

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。

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。

提升文本到图像生成的可控性

ControlNet++是一种新型的文本到图像扩散模型，通过显式优化生成图像与条件控制之间的像素级循环一致性，显著提高了在各种条件控制下的可控性。它通过使用预训练的判别性奖励模型来提取生成图像的对应条件，并优化输入条件控制与提取条件之间的一致性损失。此外，ControlNet++引入了一种高效的奖励策略，通过向输入图像中添加噪声来扰动图像，然后使用单步去噪图像进行奖励微调，避免了与图像采样相关的大量时间和内存成本。

实时一步潜在扩散模型,可用图像条件控制生成

SDXS是一种新的扩散模型,通过模型微型化和减少采样步骤,大幅降低了模型延迟。它利用知识蒸馏来简化U-Net和图像解码器架构,并引入了一种创新的单步DM训练技术,使用特征匹配和分数蒸馆。SDXS-512和SDXS-1024模型可在单个GPU上分别实现约100 FPS和30 FPS的推理速度,比之前模型快30至60倍。此外,该训练方法在图像条件控制方面也有潜在应用,可实现高效的图像到图像翻译。

连接不同语言模型和生成视觉模型进行文本到图像生成

LaVi-Bridge是一种针对文本到图像扩散模型设计的桥接模型,能够连接各种预训练的语言模型和生成视觉模型。它通过利用LoRA和适配器,提供了一种灵活的插拔式方法,无需修改原始语言和视觉模型的权重。该模型与各种语言模型和生成视觉模型兼容,可容纳不同的结构。在这一框架内,我们证明了通过整合更高级的模块(如更先进的语言模型或生成视觉模型)可以明显提高文本对齐或图像质量等能力。该模型经过大量评估,证实了其有效性。

Layer Diffusion自定义节点实现

ComfyUI-layerdiffusion是一个GitHub项目，提供了Layer Diffusion模型的自定义节点实现。该项目允许用户通过Python依赖安装，并且目前仅支持SDXL模型。项目的目标是为ComfyUI用户提供Layer Diffusion模型的便捷集成。

AI图像生成器

Stable Diffusion 是一个深度学习模型，可以从文本描述生成图像。它提供高质量的图像生成，可以根据简单的文本输入创建逼真的图像。它具有快速生成的优势，可以通过修复和扩展图像的大小来添加或替换图像的部分。Stable Diffusion XL是该模型的最新版本，使用更大的UNet骨干网络生成更高质量的图像。您可以免费在Stable Diffusion在线使用这个AI图像生成器。

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。

SegMoE 是一个强大的框架，能够在几分钟内将稳定扩散模型动态组合成专家混合体，无需训练。

SegMoE 是一个强大的框架，能够在几分钟内将稳定扩散模型动态组合成专家混合体，无需训练。该框架支持即时创建更大的模型，提供更多知识、更好的粘附性和更好的图像质量。它受到 mergekit 的 mixtral 分支的启发，但专为 Stable Diffusion 模型设计。安装简单，使用方便，适用于图像生成和合成任务。