产品库

基于FLUX.1-dev模型的IP-Adapter，实现图像工作如文本般灵活。

FLUX.1-dev-IP-Adapter是一个基于FLUX.1-dev模型的IP-Adapter，由InstantX Team研发。该模型能够将图像工作处理得像文本一样灵活，使得图像生成和编辑更加高效和直观。它支持图像参考，但不适用于细粒度的风格转换或角色一致性。模型在10M开源数据集上训练，使用128的批量大小和80K的训练步骤。该模型在图像生成领域具有创新性，能够提供多样化的图像生成解决方案，但可能存在风格或概念覆盖不足的问题。

文本兼容图像提示适配器，用于文本到图像扩散模型。

IP-Adapter是一款轻量级的适配器，可为预训练的文本到图像扩散模型实现图像提示功能。其关键设计是解耦的交叉注意力机制，可将文本特征和图像特征的交叉注意力层分离。IP-Adapter不仅可以与现有的可控工具兼容，还可以与文本提示一起实现多模态图像生成。与其他现有方法相比，IP-Adapter不仅在图像质量方面表现更好，而且可以生成更符合多模态提示的图像。

生成高质量逼真图像的文本到图像技术

Imagen 2 是我们最先进的文本到图像扩散技术，可生成与用户提示密切对齐且一致的高质量逼真图像。它通过使用训练数据的自然分布生成更加逼真的图像，而不是采用预先编程的风格。Imagen 2 强大的文本到图像技术通过 Google Cloud Vertex AI 的 Imagen API 为开发者和云客户提供支持。Google Arts and Culture 团队还在其文化标志实验中部署了我们的 Imagen 2 技术，使用户可以通过 Google AI 探索、学习和测试其文化知识。

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。

控制文本到图像生成过程

FreeControl是一个无需训练就可以实现对文本到图像生成过程的可控制的方法。它支持对多种条件、架构和检查点的同时控制。FreeControl通过结构指导实现与指导图像的结构对齐,通过外观指导实现使用相同种子的生成图像之间的外观共享。FreeControl包含分析阶段和合成阶段。在分析阶段,FreeControl查询文本到图像模型生成少量种子图像,然后从生成的图像构建线性特征子空间。在合成阶段,FreeControl在子空间中运用指导实现与指导图像的结构对齐,以及使用与不使用控制的生成图像之间的外观对齐。

12亿参数的文本到图像生成模型

FLUX.1-dev是一个拥有12亿参数的修正流变换器，能够根据文本描述生成图像。它代表了文本到图像生成技术的最新发展，具有先进的输出质量，仅次于其专业版模型FLUX.1 [pro]。该模型通过指导蒸馏训练，提高了效率，并且开放权重以推动新的科学研究，并赋予艺术家开发创新工作流程的能力。生成的输出可以用于个人、科学和商业目的，具体如flux-1-dev-non-commercial-license所述。

文本到图像生成中风格保留的 InstantStyle。

InstantStyle 是一个通用框架，利用两种简单但强大的技术，实现对参考图像中风格和内容的有效分离。其原则包括将内容从图像中分离出来、仅注入到风格块中，并提供样式风格的合成和图像生成等功能。InstantStyle 可以帮助用户在文本到图像生成过程中保持风格，为用户提供更好的生成体验。

AI文本到图像生成工具

NeutronField是一款AI文本到图像生成工具，通过输入文字描述，即可生成对应的图像。它具有稳定的扩散算法，能够生成高质量的图像作品。NeutronField的主要功能包括根据文本生成图像、展示AI文本到图像的作品、购买和出售AI文本到图像的作品等。它的优势在于能够快速生成多样化的图像作品，满足用户的个性化需求。NeutronField的定价根据作品的复杂程度和独特性而定，用户可以根据自己的需求选择合适的作品进行购买。NeutronField定位于为用户提供便捷、高效的AI文本到图像生成服务。

先进的文本到图像生成系统

Stable Diffusion 3是一款先进的文本到图像生成系统，它在排版和提示遵循方面与DALL-E 3和Midjourney v6等顶尖系统相匹敌或更优。该系统采用新的多模态扩散变换器(MMDiT)架构，使用不同的权重集来改善图像和语言的表示，从而提高文本理解和拼写能力。Stable Diffusion 3 API现已在Stability AI开发者平台上线，与Fireworks AI合作提供快速可靠的API服务，并承诺在不久的将来通过Stability AI会员资格开放模型权重以供自托管。

开源的基于流的文本到图像生成模型

AuraFlow v0.1是一个完全开源的、基于流的文本到图像生成模型，它在GenEval上达到了最先进的结果。目前模型处于beta阶段，正在不断改进中，社区反馈至关重要。感谢两位工程师@cloneofsimo和@isidentical将此项目变为现实，以及为该项目奠定基础的研究人员。

快速的移动端文本到图像生成工具

MobileDiffusion是一个轻量级的潜在扩散模型,专为移动设备设计,可以在0.5秒内根据文本提示生成512x512高质量图像。相较于其他文本到图像模型,它更小巧(仅520M参数),非常适合在手机上部署使用。它的主要功能包括:1)基于文本生成图像;2)快速生成,0.5秒内完成;3)小巧的参数量,仅520M;4)生成高质量图像。主要使用场景包括内容创作、艺术创作、游戏和App开发等领域。示例使用包括:输入'盛开的玫瑰花'生成玫瑰花图片,输入'金色 retrievier 撒欢跑'生成小狗图片,输入'火星风景,外太空'生成火星图。相较于其他大模型,它更适合在移动设备上部署使用。

通过文本提示生成各种风格的图像

IP-Adapter-FaceID是一款人工智能产品，通过上传照片和输入提示词，如“一个戴着棒球帽并参与运动的女人的照片”，您可以生成各种场景下的图像，克隆您的脸。

基于Transformer的通用领域文本到图像生成

CogView是一个用于通用领域文本到图像生成的预训练Transformer模型。该模型包含410亿参数,能够生成高质量、多样化的图像。模型的训练思路采用抽象到具体的方式,先 pretrain 获得通用知识,然后 finetune 在特定域生成图像,能显著提升生成质量。值得一提的是,论文还提出了两种帮助大模型稳定训练的技巧:PB-relax 和 Sandwich-LN。

基于Stable Diffusion 3.5 Large模型的IP适配器

SD3.5-Large-IP-Adapter是一个基于Stable Diffusion 3.5 Large模型的IP适配器，由InstantX Team研发。该模型能够将图像处理工作类比于文本处理，具有强大的图像生成能力，并且可以通过适配器技术进一步提升图像生成的质量和效果。该技术的重要性在于其能够推动图像生成技术的发展，特别是在创意工作和艺术创作领域。产品背景信息显示，该模型是由Hugging Face和fal.ai赞助的项目，并且遵循stabilityai-ai-community的许可协议。

最新的图像上色算法

DDColor 是最新的图像上色算法，输入一张黑白图像，返回上色处理后的彩色图像，并能够实现自然生动的上色效果。 该模型为黑白图像上色模型，输入一张黑白图像，实现端到端的全图上色，返回上色处理后的彩色图像。 模型期望使用方式和适用范围： 该模型适用于多种格式的图像输入，给定黑白图像，生成上色后的彩色图像；给定彩色图像，将自动提取灰度通道作为输入，生成重上色的图像。

基于ControlNet的文本到图像生成模型

flux-controlnet-canny是由XLabs AI团队开发的基于FLUX.1-dev模型的ControlNet Canny模型，用于文本到图像的生成。该模型通过训练，能够根据文本提示生成高质量的图像，广泛应用于创意设计和视觉艺术领域。

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。

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。

基于LLM的文本到图像生成系统

DiffusionGPT是一种基于大型语言模型（LLM）的文本到图像生成系统。它利用扩散模型构建了针对各种生成模型的领域特定树，从而能够无缝地适应各种类型的提示并集成领域专家模型。此外，DiffusionGPT引入了优势数据库，其中的思维树得到了人类反馈的丰富，使模型选择过程与人类偏好保持一致。通过广泛的实验和比较，我们展示了DiffusionGPT的有效性，展示了它在不同领域推动图像合成边界的潜力。

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。

一种先进的文本到图像的生成模型。

FLUX.1-dev-Controlnet-Union-alpha是一个文本到图像的生成模型，属于Diffusers系列，使用ControlNet技术进行控制。目前发布的是alpha版本，尚未完全训练完成，但已经展示了其代码的有效性。该模型旨在通过开源社区的快速成长，推动Flux生态系统的发展。尽管完全训练的Union模型可能在特定领域如姿势控制上不如专业模型，但随着训练的进展，其性能将不断提升。

基于Diffusion的文本到图像生成模型，专注于时尚模特摄影风格图像生成

Fashion-Hut-Modeling-LoRA是一个基于Diffusion技术的文本到图像生成模型，主要用于生成时尚模特的高质量图像。该模型通过特定的训练参数和数据集，能够根据文本提示生成具有特定风格和细节的时尚摄影图像。它在时尚设计、广告制作等领域具有重要应用价值，能够帮助设计师和广告商快速生成创意概念图。模型目前仍在训练阶段，可能存在一些生成效果不佳的情况，但已经展示了强大的潜力。该模型的训练数据集包含14张高分辨率图像，使用了AdamW优化器和constant学习率调度器等参数，训练过程注重图像的细节和质量。

文本到图像生成工具，创造连贯角色故事。

StoryMaker是一个专注于文本到图像生成的AI模型，能够根据文本描述生成具有连贯性的角色和场景图像。它通过结合先进的图像生成技术和人脸编码技术，为用户提供了一个强大的工具，用于创作故事性强的视觉内容。该模型的主要优点包括高效的图像生成能力、对细节的精确控制以及对用户输入的高度响应。它在创意产业、广告和娱乐领域有着广泛的应用前景。

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。

文本到图像生成/编辑框架

RPG-DiffusionMaster是一个全新的无需训练的文本到图像生成/编辑框架，利用多模态LLM的链式推理能力增强文本到图像扩散模型的组合性。该框架采用MLLM作为全局规划器，将复杂图像生成过程分解为多个子区域内的简单生成任务。同时提出了互补的区域扩散以实现区域化的组合生成。此外，在提出的RPG框架中闭环地集成了文本引导的图像生成和编辑，从而增强了泛化能力。大量实验证明，RPG-DiffusionMaster在多类别对象组合和文本-图像语义对齐方面优于DALL-E 3和SDXL等最先进的文本到图像扩散模型。特别地，RPG框架与各种MLLM架构（例如MiniGPT-4）和扩散骨干（例如ControlNet）兼容性广泛。

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。

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。

新一代文本到图像生成AI模型

Stable Diffusion 3是stability公司推出的新一代文本到图像生成AI模型,相比早期版本在多主体提示、图像质量和拼写能力等方面都有了极大提升。该模型采用了diffusion transformer架构和flow matching技术,参数量范围从800M到8B不等,提供了从个人用户到企业客户多种部署方案。主要功能包括:高质量图片生成、支持多主体、拼写错误纠正等。典型应用场景有:数字艺术创作、图片编辑、游戏和电影制作等。相比早期版本,该AI助手具有更强大的理解和创作能力,是新一代安全、开放、普惠的生成式AI典范。

多视图一致性图像生成的便捷解决方案

MV-Adapter是一种基于适配器的多视图图像生成解决方案，它能够在不改变原有网络结构或特征空间的前提下，增强预训练的文本到图像（T2I）模型及其衍生模型。通过更新更少的参数，MV-Adapter实现了高效的训练并保留了预训练模型中嵌入的先验知识，降低了过拟合风险。该技术通过创新的设计，如复制的自注意力层和并行注意力架构，使得适配器能够继承预训练模型的强大先验，以建模新的3D知识。此外，MV-Adapter还提供了统一的条件编码器，无缝整合相机参数和几何信息，支持基于文本和图像的3D生成以及纹理映射等应用。MV-Adapter在Stable Diffusion XL（SDXL）上实现了768分辨率的多视图生成，并展示了其适应性和多功能性，能够扩展到任意视图生成，开启更广泛的应用可能性。