产品库

基于控制网络的图像生成模型

FLUX.1-dev-Controlnet-Canny-alpha是一个基于控制网络的图像生成模型，属于Stable Diffusion系列。它使用先进的Diffusers技术，通过文本到图像的转换为用户提供高质量的图像生成服务。此模型特别适用于需要精确控制图像细节和风格的场景。

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。

AI图像生成与优化工具

Amuse 2.0 Beta是一款由AMD推出的桌面客户端软件，专为AMD Ryzen™ AI 300系列处理器和Radeon™ RX 7000系列显卡用户设计，提供AI图像生成和优化体验。它结合了Stable Diffusion模型和AMD XDNA™超级分辨率技术，无需复杂安装和配置，即可实现高质量的AI图像生成。

多平台Stable Diffusion的一键安装包 支持Mac

Stability Matrix 是一个用户友好的桌面客户端，旨在简化 Stable Diffusion 的图像生成过程。它通过一键安装和无缝的模型集成，帮助用户轻松管理和生成图像，无需深入的技术知识。该工具支持多种操作系统，并能有效管理模型资源，降低用户的学习曲线。Stability Matrix 提供稳定性和灵活性，特别适合图像创作者、设计师及数字艺术家使用。

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。

简化SdxlWebUi的安装和使用，让图像生成更便捷。

EasySdxlWebUi是一个开源项目，旨在简化SdxlWebUi的安装和使用过程，使得用户可以更加方便地利用Stable Diffusion web UI和forge等工具进行图像生成。项目支持多种扩展功能，允许用户通过web界面进行参数设置和图像生成，同时也支持自定义和自动化安装，适合需要快速上手和高效生成图像的用户。

用于Stable Diffusion 1.5的图像组合适配器

该适配器为Stable Diffusion 1.5设计,用于将一般图像组合注入到模型中,同时大部分忽略风格和内容。例如一个人摆手的肖像会生成一个完全不同的人在摆手的图像。该适配器的优势是允许控制更加灵活,不像Control Nets那样会严格匹配控制图像。产品由POM with BANODOCO构思,ostris训练并发布。

一个强大的安卓Stable Diffusion客户端

diffusion-client是一个用于安卓的Stable Diffusion客户端。它提供了强大的图像生成能力,包括文本到图像、图像到图像、图像修复等功能。该APP支持多种模型,内置控制网调节生成效果。另外,该APP具有历史记录管理、标签提取等高级功能,同时支持扩展插件,可链接到Civitai等模型。

Stability AI 推出图像提升增强工具：Creative Upscaler 可以将图像升级到 4k 分辨率，并创造以前没有的新细节和赋予图像新生命。

Creative Upscaler是一个基于AI的图片生成器,可以让任何人快速轻松地创建高质量的艺术作品。它整合了多种前沿的机器学习算法,如Stable Diffusion、DALL-E 2、VQGAN+CLIP等,支持生成各种风格的图像。用户只需要提供文字描述,Creative Upscaler就可以自动生成图片。同时,它还有创造性的图像上样器功能,可以把低分辨率图片转换成高清大图。Creative Upscaler完全免费使用,拥有庞大活跃的社区,是探索AI艺术的最佳选择。

Stable Diffusion WebUI Forge是基于Stable Diffusion WebUI的图像生成平台

Stable Diffusion WebUI Forge基于Stable Diffusion WebUI和Gradio开发,旨在优化资源管理、加速推理。相比原版WebUI在1024px分辨率下的SDXL推理,Forge可提升30-75%的速度,最大分辨率提升2-3倍,最大batch size提升4-6倍。Forge保持了原版WebUI的所有功能,同时新增了DDPM、DPM++、LCM等采样器,实现了Free U、SVD、Zero123等算法。使用Forge的UNet Patcher,开发者可以用极少的代码实现算法。Forge还优化了控制网络的使用,实现真正的零内存占用调用。

Stability AI推出高效低阈值文生图AI模型

Stable Cascade是一个基于Würstchen架构的文本到图像生成模型,相比其他模型使用更小的潜在空间进行训练和推理,因此在训练和推理速度上都有显著提升。该模型可以在消费级硬件上运行,降低了使用门槛。Stable Cascade在人类评估中表现突出,无论是在提示对齐还是图像质量上都超过了其他模型。总体而言,这是一个高效、易用、性能强劲的文生图AI模型。

开源双语文生图生成模型

Taiyi-Diffusion-XL是一个开源的基于Stable Diffusion训练的双语文生图生成模型,支持英文和中文的文本到图像生成,相比之前的中文文生图模型有了显著提升。它可以根据文本描述生成照片般逼真的图像,支持多种图像风格,具有较高的生成质量和多样性。该模型采用创新的训练方式,扩展了词表、位置编码以支持长文本和中文,并在大规模双语数据集上进行训练,确保了其强大的中英文生成能力。

Stable Diffusion推理优化java实现

sd4j是一个使用ONNX Runtime的Stable Diffusion推理Java实现,以C#实现进行了优化移植,带有重复生成图像的图形界面,并支持负面文本输入。 旨在演示如何在Java中使用ONNX Runtime,以及获得良好性能的ONNX Runtime的最佳实践。 我们将使其与ONNX Runtime的最新版本保持同步,并随着通过ONNX Runtime Java API提供的性能相关ONNX Runtime功能的出现进行适当更新。 所有代码都可能会发生变化,因为这是一个代码示例,任何API都不应该被视为稳定的。

托管在 NVIDIA NGC（NVIDIA GPU Cloud 针对深度学习和科学计算优化的基于GPU加速的云平台）上的一个免费实例

Stable Diffusion XL(SDXL)是一个生成对抗网络模型,能够用更短的提示生成富有表现力的图像,并在图像中插入文字。它基于 Stability AI 开发的 Stable Diffusion 模型进行了改进,使图像生成更加高质量和可控,支持用自然语言进行本地化图像编辑。该模型可用于各种创意设计工作,如概念艺术、平面设计、视频特效等领域。

TensorRT加速的Stable Diffusion扩展

Stable-Diffusion-WebUI-TensorRT是一个用于Stable Diffusion的TensorRT加速扩展，可在NVIDIA RTX GPU上实现最佳性能。该扩展需要安装并生成优化的引擎才能使用。支持Stable Diffusion 1.5和2.1版本。安装步骤请参考官方网址。使用时，可以生成默认引擎，选择TRT模型，加速生成图像。可以根据需要生成多个优化引擎。详细的使用说明和常见问题请参考官方文档。

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。

通过生成式AI激活人类潜能

Stability AI是一个专注于生成式人工智能技术的公司，提供多种AI模型，包括文本到图像、视频、音频、3D和语言模型。这些模型能够处理复杂提示，生成逼真的图像和视频，以及高质量的音乐和音效。公司提供灵活的许可选项，包括自托管许可和平台API，以满足不同用户的需求。Stability AI致力于通过开放模型，为全球每个人提供高质量的AI服务。

在线生成精美图片，释放创意潜力。

Flux Lora Online 是一个在线平台，提供多种 Flux Lora 模型，用于生成各种风格的图像。这些模型包括但不限于写实风格、动漫风格、迪士尼风格等，能够满足不同用户对图像生成的多样化需求。平台采用先进的图像生成技术，提供高分辨率和细节丰富的图像，同时拥有用户友好的界面，简化工作流程，提高生产力。

一站式AI服务，提供多样化智能解决方案。

GoMaxAI是一个集成了多种AI功能的平台，旨在为用户提供包括3D视频创建、智能问答、AI绘画、文档分析和思维导图等多种智能服务。它通过先进的AI技术，帮助用户在影视制作、设计、艺术创作、信息处理等领域提高效率和创造力。

AI生成汉语词汇新颖解释及图像。

汉语新解是一个基于AI技术的项目，它使用李继刚的Prompt模板对中文名词进行二次翻译，并生成美观的图像。该项目不仅提供了智能词汇解释功能，还支持SVG图像生成，使得每个解释都配有独特的视觉化展示。此外，它还提供了预设模板、图像下载与复制功能，以及响应式设计，以适配不同设备的屏幕，提供流畅的用户体验。

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。

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。

AI着色页生成器，释放您的想象力。

ColorJoyful是一个利用人工智能技术创建着色页的在线平台，它通过先进的算法将用户的文字描述转换成着色页，生成清晰的线条图，便于用户进行涂色。该平台不仅提供了一个释放创意和想象力的空间，还特别适合教育、亲子互动以及个人娱乐。ColorJoyful通过提供多样化的着色页主题，满足了不同用户群体的需求，无论是儿童、成人还是教育工作者，都能在这个平台上找到合适的着色页。

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驱动的PNG生成器，在线创建惊艳的透明PNG图像。

GenPNG.com是一个先进的AI驱动的PNG生成器和制作工具，它允许用户轻松创建高质量、细节丰富的PNG图像。利用尖端的人工智能技术，GenPNG.com能够理解和解释复杂的视觉概念，生成高度逼真和复杂的PNG图像，这些图像手动创建可能具有挑战性甚至不可能。无论是需要透明背景、复杂插图还是复杂图形，GenPNG.com都能处理。它的用户友好界面允许用户输入所需的规格，AI将为您生成PNG图像，节省您的时间和精力，同时确保卓越品质。

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。

深灰色调的图像生成模型，专注于东亚女性形象。

Dark Gray Photography 深灰极简是一个专注于生成深灰色调和东亚女性形象的图像生成模型。该模型基于LoRA技术，通过深度学习训练，能够生成风格一致、色彩鲜明的图像。它特别适合需要在人像、产品、建筑和自然风景摄影中使用深灰色调的用户。

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。