产品库

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。

此应用可根据文本描述生成图像，或提供现有图像的描述和答案。

Blip 3o 是一个基于 Hugging Face 平台的应用程序，利用先进的生成模型从文本生成图像，或对现有图像进行分析和回答。该产品为用户提供了强大的图像生成和理解能力，非常适合设计师、艺术家和开发者。此技术的主要优点是其高效的图像生成速度和优质的生成效果，同时还支持多种输入形式，增强了用户体验。该产品是免费的，定位于开放给广大用户使用。

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。

高效率的高分辨率图像合成框架

Sana是一个文本到图像的框架，能够高效生成高达4096×4096分辨率的图像。它以极快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，可以部署在笔记本电脑GPU上。Sana的核心设计包括深度压缩自编码器、线性扩散变换器（DiT）、仅解码器的小型语言模型作为文本编码器，以及高效的训练和采样策略。Sana-0.6B与现代大型扩散模型相比，体积小20倍，测量吞吐量快100倍以上。此外，Sana-0.6B可以部署在16GB笔记本电脑GPU上，生成1024×1024分辨率图像的时间少于1秒。Sana使得低成本的内容创作成为可能。

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。

8B参数变分自编码器模型，用于高效的文本到图像生成。

Flux.1 Lite是一个由Freepik发布的8B参数的文本到图像生成模型，它是从FLUX.1-dev模型中提取出来的。这个版本相较于原始模型减少了7GB的RAM使用，并提高了23%的运行速度，同时保持了与原始模型相同的精度（bfloat16）。该模型的发布旨在使高质量的AI模型更加易于获取，特别是对于消费级GPU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。

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。

AI动漫生成器，将文本或照片转换成动漫风格。

Easy Anime Maker是一个基于人工智能的动漫生成器，它使用深度学习技术，如生成对抗网络，将用户输入的文本描述或上传的照片转换成动漫风格的艺术作品。这项技术的重要性在于它降低了创作动漫艺术的门槛，使得没有专业绘画技能的用户也能创造出个性化的动漫图像。产品背景信息显示，它是一个在线平台，用户可以通过简单的文本提示或上传照片来生成动漫艺术，非常适合动漫爱好者和需要快速生成动漫风格图像的专业人士。产品提供免费试用，用户注册后可以获得5个免费积分，如果需要更多生成需求，可以选择购买积分，无需订阅。

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。

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。

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。

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。

BAGEL是一款开源的统一多模态模型，您可以在任何地方进行微调、精简和部署。

BAGEL是一款可扩展的统一多模态模型，它正在革新AI与复杂系统的交互方式。该模型具有对话推理、图像生成、编辑、风格转移、导航、构图、思考等功能，通过深度学习视频和网络数据进行预训练，为生成高保真度、逼真图像提供了基础。

先进的视频生成模型，具备更高的真实性和创造力。

Veo 3 是最新的视频生成模型，旨在通过更高的现实主义和音频效果，提供 4K 输出，能更准确地遵循用户的提示。这一技术代表了视频生成领域的重大进步，具有更强的创造控制能力。Veo 3 的推出是对 Veo 2 的一次重要升级，旨在帮助创作者实现他们的创意愿景。该产品适合需要高质量视频生成的创意行业，从广告到游戏开发等多个领域。无具体价格信息披露。

一款轻量级的多模态语言模型安卓应用。

MNN-LLM 是一款高效的推理框架，旨在优化和加速大语言模型在移动设备和本地 PC 上的部署。它通过模型量化、混合存储和硬件特定优化，解决高内存消耗和计算成本的问题。MNN-LLM 在 CPU 基准测试中表现卓越，速度显著提升，适合需要隐私保护和高效推理的用户。

DreamO 是一个统一的图像定制框架。

DreamO 是一种先进的图像定制模型，旨在提高图像生成的保真度和灵活性。该框架结合了 VAE 特征编码，适用于各种输入，特别是在角色身份的保留方面表现出色。支持消费级 GPU，具有 8 位量化和 CPU 卸载功能，适应不同硬件环境。该模型的不断更新使其在解决过度饱和和面部塑料感问题上取得了一定进展，旨在为用户提供更优质的图像生成体验。

高效的视觉编码技术，提升视觉语言模型性能。

FastVLM 是一种高效的视觉编码模型，专为视觉语言模型设计。它通过创新的 FastViTHD 混合视觉编码器，减少了高分辨率图像的编码时间和输出的 token 数量，使得模型在速度和精度上表现出色。FastVLM 的主要定位是为开发者提供强大的视觉语言处理能力，适用于各种应用场景，尤其在需要快速响应的移动设备上表现优异。

基于自回归变换器生成人工制作的 3D 原始装配体。

PrimitiveAnything 是一种利用自回归变换器生成 3D 模型的技术，能够自动创建细致的 3D 原始装配体。这项技术的主要优点在于其能通过深度学习快速生成复杂的 3D 形状，从而极大地提高了设计师的工作效率。该产品适用于各类设计应用，价格为免费使用，定位于 3D 建模领域。

一个社区驱动的深度研究框架，结合语言模型与多种工具。

DeerFlow 是一个深度研究框架，旨在结合语言模型与如网页搜索、爬虫及 Python 执行等专用工具，以推动深入研究工作。该项目源于开源社区，强调贡献回馈，具备多种灵活的功能，适合各类研究需求。

一种高效的无泄漏唇同步技术。

KeySync 是一个针对高分辨率视频的无泄漏唇同步框架。它解决了传统唇同步技术中的时间一致性问题，同时通过巧妙的遮罩策略处理表情泄漏和面部遮挡。KeySync 的优越性体现在其在唇重建和跨同步方面的先进成果，适用于自动配音等实际应用场景。

一款高质量的英语自动语音识别模型，支持标点符号和时间戳预测。

parakeet-tdt-0.6b-v2 是一个 600 百万参数的自动语音识别（ASR）模型，旨在实现高质量的英语转录，具有准确的时间戳预测和自动标点符号、大小写支持。该模型基于 FastConformer 架构，能够高效地处理长达 24 分钟的音频片段，适合开发者、研究人员和各行业应用。

用于理解任意视频中的相机运动的工具。

CameraBench 是一个用于分析视频中相机运动的模型，旨在通过视频理解相机的运动模式。它的主要优点在于利用生成性视觉语言模型进行相机运动的原理分类和视频文本检索。通过与传统的结构从运动 (SfM) 和实时定位与*构建 (SLAM) 方法进行比较，该模型在捕捉场景语义方面显示出了显著的优势。该模型已开源，适合研究人员和开发者使用，且后续将推出更多改进版本。

F Lite 是一款 10B 参数的扩散模型，专注于合法和安全内容。

F Lite 是由 Freepik 和 Fal 开发的一个大型扩散模型，具有 100 亿个参数，专门训练于版权安全和适合工作环境 (SFW) 的内容。该模型基于 Freepik 的内部数据集，包含约 8000 万张合法合规的图像，标志着公开可用的模型在这一规模上首次专注于合法和安全的内容。它的技术报告提供了详细的模型信息，并且使用了 CreativeML Open RAIL-M 许可证进行分发。该模型的设计旨在推动人工智能的开放性和可用性。

Kimi-Audio 是一个开源音频基础模型，擅长音频理解与生成。

Kimi-Audio 是一个先进的开源音频基础模型，旨在处理多种音频处理任务，如语音识别和音频对话。该模型在超过 1300 万小时的多样化音频数据和文本数据上进行了大规模预训练，具有强大的音频推理和语言理解能力。它的主要优点包括优秀的性能和灵活性，适合研究人员和开发者进行音频相关的研究与开发。

一个基于深度学习的图像和视频描述模型。

Describe Anything 模型（DAM）能够处理图像或视频的特定区域，并生成详细描述。它的主要优点在于可以通过简单的标记（点、框、涂鸦或掩码）来生成高质量的本地化描述，极大地提升了计算机视觉领域的图像理解能力。该模型由 NVIDIA 和多所大学联合开发，适合用于研究、开发和实际应用中。

开放源代码的 8B 参数文本到图像扩散模型。

Flex.2 是当前最灵活的文本到图像扩散模型，具备内置的重绘和通用控制功能。它是一个开源项目，由社区支持，旨在推动人工智能的民主化。Flex.2 具备 8 亿参数，支持 512 个令牌长度输入，并符合 OSI 的 Apache 2.0 许可证。此模型可以在许多创意项目中提供强大的支持。用户可以通过反馈不断改善模型，推动技术进步。

轻量级嵌套架构，用于语音反欺诈。

Nes2Net 是一个为基础模型驱动的语音反欺诈任务设计的轻量级嵌套架构，具有较低的错误率，适用于音频深度假造检测。该模型在多个数据集上表现优异，预训练模型和代码已在 GitHub 上发布，便于研究人员和开发者使用。适合音频处理和安全领域，主要定位于提高语音识别和反欺诈的效率和准确性。

利用强化学习提升扩散大语言模型的推理能力。

该模型通过强化学习和高质量推理轨迹的掩蔽自监督微调，实现了对扩散大语言模型的推理能力的提升。此技术的重要性在于它能够优化模型的推理过程，减少计算成本，同时保证学习动态的稳定性。适合希望在写作和推理任务中提升效率的用户。