产品库

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。

一款基于Midjourney风格的文本到图像生成模型，专注于高分辨率和写实风格的图像创作。

Flux-Midjourney-Mix2-LoRA 是一款基于深度学习的文本到图像生成模型，旨在通过自然语言描述生成高质量的图像。该模型基于Diffusion架构，结合了LoRA技术，能够实现高效的微调和风格化图像生成。其主要优点包括高分辨率输出、多样化的风格支持以及对复杂场景的出色表现能力。该模型适用于需要高质量图像生成的用户，如设计师、艺术家和内容创作者，能够帮助他们快速实现创意构思。

手訫风格的铅笔素描生成模型

shou_xin是一个基于文本到图像的生成模型，它能够根据用户提供的文本提示生成具有手訫风格的铅笔素描图像。这个模型使用了diffusers库和lora技术，以实现高质量的图像生成。shou_xin模型以其独特的艺术风格和高效的图像生成能力在图像生成领域占有一席之地，特别适合需要快速生成具有特定艺术风格的图像的用户。

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。

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。

创造独特的半插图半照片图像。

half_illustration是一个基于Flux Dev 1模型的文本到图像生成模型，能够结合摄影和插图元素，创造出具有艺术感的图像。该模型使用了LoRA技术，可以通过特定的触发词来保持风格一致性，适合用于艺术创作和设计领域。

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。

Muse Pro是一款由AI引导的实时绘画工具，旨在增强艺术家的绘画体验

Muse Pro通过GPT-4 Vision技术提供无与伦比的速度和质量，支持实时AI引导，让艺术家可以使用熟悉的工具和创新的AI释放创造力。它具备文本到图像的功能、随机化创作、细节增强、视觉描述、直观的AI控制滑块、暂停功能以及图层和画笔库等多样化工具。

Wan_AI Creative Drawing 是一个利用人工智能技术进行创意绘画和视频创作的平台。

Wan_AI Creative Drawing 是一个基于人工智能技术的创意绘画和视频创作平台。它通过先进的AI模型，能够根据用户输入的文字描述生成独特的艺术作品和视频内容。这种技术不仅降低了艺术创作的门槛，还为创意工作者提供了强大的工具。产品主要面向创意专业人士、艺术家和普通用户，帮助他们快速实现创意想法。目前，该平台可能提供免费试用或付费使用，具体价格和定位需进一步确认。

CogView4-6B 是一个强大的文本到图像生成模型，专注于高质量图像生成。

CogView4-6B 是由清华大学知识工程组开发的文本到图像生成模型。它基于深度学习技术，能够根据用户输入的文本描述生成高质量的图像。该模型在多个基准测试中表现优异，尤其是在中文文本生成图像方面具有显著优势。其主要优点包括高分辨率图像生成、支持多种语言输入以及高效的推理速度。该模型适用于创意设计、图像生成等领域，能够帮助用户快速将文字描述转化为视觉内容。

CogView4 是一个支持中文和英文的高分辨率文本到图像生成模型。

CogView4 是由清华大学开发的先进文本到图像生成模型，基于扩散模型技术，能够根据文本描述生成高质量图像。它支持中文和英文输入，并且可以生成高分辨率图像。CogView4 的主要优点是其强大的多语言支持和高质量的图像生成能力，适合需要高效生成图像的用户。该模型在 ECCV 2024 上展示，具有重要的研究和应用价值。

MakeAnything 是一个用于多领域程序化序列生成的扩散变换器模型。

MakeAnything 是一个基于扩散变换器的模型，专注于多领域程序化序列生成。该技术通过结合先进的扩散模型和变换器架构，能够生成高质量的、逐步的创作序列，如绘画、雕塑、图标设计等。其主要优点在于能够处理多种领域的生成任务，并且可以通过少量样本快速适应新领域。该模型由新加坡国立大学 Show Lab 团队开发，目前以开源形式提供，旨在推动多领域生成技术的发展。

DiffSplat 是一个从文本提示和单视图图像生成 3D 高斯点云的生成框架。

DiffSplat 是一种创新的 3D 生成技术，能够从文本提示和单视图图像快速生成 3D 高斯点云。该技术通过利用大规模预训练的文本到图像扩散模型，实现了高效的 3D 内容生成。它解决了传统 3D 生成方法中数据集有限和无法有效利用 2D 预训练模型的问题，同时保持了 3D 一致性。DiffSplat 的主要优点包括高效的生成速度（1~2 秒内完成）、高质量的 3D 输出以及对多种输入条件的支持。该模型在学术研究和工业应用中具有广泛前景，尤其是在需要快速生成高质量 3D 模型的场景中。

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。

Frames 是 Runway 推出的高级图像生成基础模型，提供前所未有的风格控制和视觉保真度。

Frames 是 Runway 的核心产品之一，专注于图像生成领域。它通过深度学习技术，为用户提供高度风格化的图像生成能力。该模型允许用户定义独特的艺术视角，生成具有高度视觉保真度的图像。其主要优点包括强大的风格控制能力、高质量的图像输出以及灵活的创作空间。Frames 面向创意专业人士、艺术家和设计师，旨在帮助他们快速实现创意构思，提升创作效率。Runway 提供了多种使用场景和工具支持，用户可以根据需求选择不同的功能模块。价格方面，Runway 提供了付费和免费试用的选项，以满足不同用户的需求。

NeuralSVG：从文本提示生成矢量图形的隐式表示方法。

NeuralSVG是一种用于从文本提示生成矢量图形的隐式神经表示方法。它受到神经辐射场（NeRFs）的启发，将整个场景编码到一个小的多层感知器（MLP）网络的权重中，并使用分数蒸馏采样（SDS）进行优化。该方法通过引入基于dropout的正则化技术，鼓励生成的SVG具有分层结构，使每个形状在整体场景中具有独立的意义。此外，其神经表示还提供了推理时控制的优势，允许用户根据提供的输入动态调整生成的SVG，如颜色、宽高比等，且只需一个学习到的表示。通过广泛的定性和定量评估，NeuralSVG在生成结构化和灵活的SVG方面优于现有方法。该模型由特拉维夫大学和MIT CSAIL的研究人员共同开发，目前代码尚未公开。

AI影像生成器，将文字转化为艺术与影像

Dreamina是一个AI影像生成平台，通过先进的AI技术，用户可以将简单的文字提示转化为精美的图像和艺术作品。该产品的主要优点在于其强大的语义理解和创造力，能够准确把握用户的创意需求，生成高质量的视觉内容。Dreamina适合各种创意需求，如角色设计、时尚美容、游戏素材等，帮助用户节省时间和成本，提升创作效率。产品目前免费提供给用户，旨在激发用户的创造力和灵感。

文本到图像扩散模型的美学质量提升工具

VMix是一种用于提升文本到图像扩散模型美学质量的技术，通过创新的条件控制方法——价值混合交叉注意力，系统性地增强图像的美学表现。VMix作为一个即插即用的美学适配器，能够在保持视觉概念通用性的同时提升生成图像的质量。VMix的关键洞见是通过设计一种优越的条件控制方法来增强现有扩散模型的美学表现，同时保持图像与文本的对齐。VMix足够灵活，可以应用于社区模型，以实现更好的视觉性能，无需重新训练。

无需训练的迭代框架，用于长篇故事可视化

Story-Adapter是一个无需训练的迭代框架，专为长篇故事可视化设计。它通过迭代范式和全局参考交叉注意力模块，优化图像生成过程，保持故事中语义的连贯性，同时减少计算成本。该技术的重要性在于它能够在长篇故事中生成高质量、细节丰富的图像，解决了传统文本到图像模型在长故事可视化中的挑战，如语义一致性和计算可行性。

自适应条件选择，提升文本到图像生成控制力

DynamicControl是一个用于提升文本到图像扩散模型控制力的框架。它通过动态组合多样的控制信号，支持自适应选择不同数量和类型的条件，以更可靠和详细地合成图像。该框架首先使用双循环控制器，利用预训练的条件生成模型和判别模型，为所有输入条件生成初始真实分数排序。然后，通过多模态大型语言模型（MLLM）构建高效条件评估器，优化条件排序。DynamicControl联合优化MLLM和扩散模型，利用MLLM的推理能力促进多条件文本到图像任务，最终排序的条件输入到并行多控制适配器，学习动态视觉条件的特征图并整合它们以调节ControlNet，增强对生成图像的控制。

用于文本到图像扩散模型的照明绘图工具

LuminaBrush是一个交互式工具，旨在绘制图像上的照明效果。该工具采用两阶段方法：一阶段将图像转换为“均匀照明”的外观，另一阶段根据用户涂鸦生成照明效果。这种分解方法简化了学习过程，避免了单一阶段可能需要考虑的外部约束（如光传输一致性等）。LuminaBrush利用从高质量野外图像中提取的“均匀照明”外观来构建训练最终交互式照明绘图模型的配对数据。此外，该工具还可以独立使用“均匀照明阶段”来“去照明”图像。

AI工具平台，激发创造力。

Artedge AI是一个提供前沿AI工具的平台，旨在提升用户的创意过程。平台提供AI艺术生成器和AI亲吻生成器等工具，以快速生成高分辨率、高质量的艺术作品。这些工具不仅能够加速创意实现，还能提供独特的艺术体验，适合设计师、艺术家和创意爱好者。平台还提供定价计划，用户可以根据自己的需求选择合适的服务。

基于文本生成图像的AI模型

fofr/flux-condensation是一个基于文本生成图像的AI模型，使用Diffusers库和LoRAs技术，能够根据用户提供的文本提示生成相应的图像。该模型在Replicate上训练，具有非商业性质的flux-1-dev许可证。它代表了文本到图像生成技术的最新进展，能够为设计师、艺术家和内容创作者提供强大的视觉表现工具。

AI技术驱动的照片编辑器，快速将照片转换成艺术图像或卡通头像。

Speed AI Art Photo Editor是一款利用人工智能技术的照片编辑应用，它能够将普通照片转换成艺术风格的照片或者卡通化的头像。这款应用拥有丰富的人像细节设置，用户可以自由选择从发型到表情、身材、皮肤、光线等多种细节，快速创造出新的艺术照片或个性化卡通形象。产品背景信息显示，Speed AI拥有庞大的AI图像模型库和数千种照片素材模板，用户可以根据自己的需求输出不同版本的自己，或者创造一个全新的形象。产品的主要优点包括快速编辑、丰富的细节设置选项、艺术风格多样化以及高保真度的输出控制。

高效率、高分辨率的文本到图像生成框架

Sana是一个由NVIDIA开发的文本到图像的生成框架，能够高效生成高达4096×4096分辨率的图像。Sana以其快速的速度和强大的文本图像对齐能力，可以在笔记本电脑GPU上部署，代表了图像生成技术的一个重要进步。该模型基于线性扩散变换器，使用预训练的文本编码器和空间压缩的潜在特征编码器，能够根据文本提示生成和修改图像。Sana的开源代码可在GitHub上找到，其研究和应用前景广阔，尤其在艺术创作、教育工具和模型研究等方面。

高分辨率、高效率的文本到图像生成框架

Sana是一个由NVIDIA开发的文本到图像生成框架，能够高效生成高达4096×4096分辨率的图像。Sana以其快速的速度和强大的文本图像对齐能力，使得在笔记本电脑GPU上也能部署。它是一个基于线性扩散变换器(text-to-image generative model)的模型，拥有1648M参数，专门用于生成1024px基础的多尺度高宽图像。Sana模型的主要优点包括高分辨率图像生成、快速的合成速度以及强大的文本图像对齐能力。Sana模型的背景信息显示，它是基于开源代码开发的，可以在GitHub上找到源代码，同时它也遵循特定的许可证（CC BY-NC-SA 4.0 License）。

AI驱动的纹身设计生成器，快速创建个性化纹身设计。

Tattooer是一个利用人工智能技术，为用户提供个性化纹身设计的在线平台。用户可以通过自然语言描述他们想要的纹身，选择风格，然后AI会生成多个设计草图供用户选择和调整，直到满意为止。该产品的主要优点包括无需设计技能、即时生成、多种风格选择和高分辨率输出。它代表了纹身设计领域的技术革新，通过深度学习算法和艺术专业知识的结合，使得纹身设计过程更加高效和个性化。Tattooer的定价灵活，提供基础和专业两种计划，以满足不同用户的需求。

高分辨率、多语言支持的文本到图像生成模型

Sana是一个由NVIDIA开发的文本到图像的框架，能够高效生成高达4096×4096分辨率的图像。该模型以惊人的速度合成高分辨率、高质量的图像，并保持强大的文本-图像对齐能力，可部署在笔记本电脑GPU上。Sana模型基于线性扩散变换器，使用预训练的文本编码器和空间压缩的潜在特征编码器，支持Emoji、中文和英文以及混合提示。