产品库

探索Flux模型在亚洲女性形象上的适应性。

Flux1.dev-AsianFemale是一个基于Flux.1 D模型的LoRA（Low-Rank Adaptation）实验性模型，旨在探索通过训练使Flux模型的默认女性形象更趋向亚洲人的外貌特征。该模型未经面部美化或网络名人脸训练，具有实验性质，可能存在一些训练上的问题和挑战。

多LoRA组合图像生成技术

Multi-LoRA Composition是一种用于图像生成的先进技术，它通过组合多个低秩适配器（LoRA）来生成高质量的图像。这种方法在保持模型大小的同时，提高了图像的细节和多样性。

通过LoRA技术生成现实与插画风格混合的图像。

FLUX.1-dev-LoRA-blended-realistic-illustration是一个基于LoRA技术的AI图像生成模型，由Muertu训练，专注于将卡通风格的人物与现实背景相结合，创造出独特的混合现实艺术效果。该模型在图像生成领域具有创新性，能够为艺术家和设计师提供新的创作工具，同时为图像处理和艺术创作提供新的视角。模型遵循flux-1-dev-non-commercial-license，适用于非商业用途。

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。

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。

快速轻松地从视频中训练高质量的LoRA模型

One Shot LoRA 是一个专注于从视频中快速训练 LoRA 模型的在线平台。它利用先进的机器学习技术，能够将视频内容高效转化为 LoRA 模型，为用户提供快速、便捷的模型生成服务。该产品的主要优点是操作简单、无需登录且隐私安全。它无需用户上传私人数据，也不存储或收集任何用户信息，确保用户数据的私密性和安全性。该产品主要面向需要快速生成 LoRA 模型的用户，如设计师、开发者等，帮助他们快速获取所需的模型资源，提升工作效率。

一种用于扩散变换器的上下文LoRA微调技术

In-Context LoRA是一种用于扩散变换器（DiTs）的微调技术，它通过结合图像而非仅仅文本，实现了在保持任务无关性的同时，对特定任务进行微调。这种技术的主要优点是能够在小数据集上进行有效的微调，而不需要对原始DiT模型进行任何修改，只需改变训练数据即可。In-Context LoRA通过联合描述多张图像并应用任务特定的LoRA微调，生成高保真度的图像集合，更好地符合提示要求。该技术对于图像生成领域具有重要意义，因为它提供了一种强大的工具，可以在不牺牲任务无关性的前提下，为特定任务生成高质量的图像。

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。

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。

动漫风格图像生成模型

Momo XL是一个基于SDXL的动漫风格模型，经过微调，能够生成高质量、细节丰富、色彩鲜艳的动漫风格图像。它特别适合艺术家和动漫爱好者使用，并且支持基于标签的提示，确保输出结果的准确性和相关性。此外，Momo XL还兼容大多数LoRA模型，允许用户进行多样化的定制和风格转换。

基于FLUX.1-dev模型的8步蒸馏Lora，用于文本到图像生成。

FLUX.1-Turbo-Alpha是一个基于FLUX.1-dev模型的8步蒸馏Lora，由AlimamaCreative Team发布。该模型使用多头鉴别器来提高蒸馏质量，可以用于文本到图像(T2I)、修复控制网络等FLUX相关模型。推荐使用指导比例为3.5，Lora比例为1。该模型在1M开源和内部源图像上进行训练，采用对抗性训练提高质量，固定原始FLUX.1-dev变换器作为鉴别器主干，并在每层变换器上添加多头。

生成幻想生物和角色的AI模型

FLUX.1-dev-LoRA-Dark-Fantasy是由Shakker AI的GUIZANG(歸藏)训练的LoRA模型，专注于生成幻想生物和角色。该模型受到Klee、Odilon Redon、Eyvind Earle等艺术家的影响，能够生成具有电影质感、复杂光影效果和精细细节的图像。模型遵循flux-1-dev-non-commercial-license，适用于非商业用途。

利用尖端AI技术，将创意转化为高质量图像。

Flux AI 图像生成器是由Black Forest Labs开发的，基于革命性的Flux系列模型，提供尖端的文本到图像技术。该产品通过其120亿参数的模型，能够精确解读复杂的文本提示，创造出多样化、高保真的图像。Flux AI 图像生成器不仅适用于个人艺术创作，也可用于商业应用，如品牌视觉、社交媒体内容等。它提供三种不同的版本以满足不同用户的需求：Flux Pro、Flux Dev和Flux Schnell。

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。

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。

朱雀大模型检测，精准识别AI生成图像，助力内容真实性鉴别。

朱雀大模型检测是腾讯推出的一款AI检测工具，主要功能是检测图片是否由AI模型生成。它经过大量自然图片和生成图片的训练，涵盖摄影、艺术、绘画等内容，可检测多类主流文生图模型生成图片。该产品具有高精度检测、快速响应等优点，对于维护内容真实性、打击虚假信息传播具有重要意义。目前暂未明确其具体价格，但从功能来看，主要面向需要进行内容审核、鉴别真伪的机构和个人，如媒体、艺术机构等。

AI 图像生成进入 “毫秒级” 时代，速度快、质量高。

腾讯混元图像 2.0 是腾讯最新发布的 AI 图像生成模型，显著提升了生成速度和画质。通过超高压缩倍率的编解码器和全新扩散架构，使得图像生成速度可达到毫秒级，避免了传统生成的等待时间。同时，模型通过强化学习算法与人类美学知识的结合，提升了图像的真实感和细节表现，适合设计师、创作者等专业用户使用。

定制化图像生成的先进方法

DisEnvisioner是一种先进的图像生成技术，它通过分离和增强主题特征来生成定制化的图像，无需繁琐的调整或依赖多张参考图片。该技术有效地区分并增强了主题特征，同时过滤掉了不相关的属性，实现了在编辑性和身份保持方面的卓越个性化质量。DisEnvisioner的研究背景基于当前图像生成领域对于从视觉提示中提取主题特征的需求，它通过创新的方法解决了现有技术在这一领域的挑战。

文本到图像的生成模型集合

flux-lora-collection是由XLabs AI团队发布的一系列针对FLUX.1-dev模型的LoRAs训练检查点。该模型集合支持多种风格和主题的图像生成，如动物拟人化、动漫、迪士尼风格等，具有高度的可定制性和创新性。

Lora 是一个为移动设备优化的本地语言模型，支持 iOS 和 Android 平台。

Lora 是一款为移动设备优化的本地语言模型，通过其 SDK 可以快速集成到移动应用中。它支持 iOS 和 Android 平台，性能与 GPT-4o-mini 相当，拥有 1.5GB 大小和 24 亿参数，专为实时移动推理进行了优化。Lora 的主要优点包括低能耗、轻量化和快速响应，相比其他模型，它在能耗、体积和速度上都有显著优势。Lora 由 PeekabooLabs 提供，主要面向开发者和企业客户，帮助他们快速将先进的语言模型能力集成到移动应用中，提升用户体验和应用竞争力。

AI生成图像鉴别挑战网站

AI判官是一个AI生成图像鉴别挑战的网站。它提供了普通模式、无尽模式和竞速模式三种游戏玩法。用户可以通过不同难度的游戏来提高自己分辨真实图片和AI生成图片的能力。该网站提供大量高质量的真实图片和AI生成图片作为判别素材。它的出现是对近期AI生成图片技术的一个回应,旨在提高公众的媒体识读能力。

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AI生成图像的3D渲染模型

Toy Box Flux是一个基于AI生成图像训练的3D渲染模型，它结合了现有的3D LoRA模型和Coloring Book Flux LoRA的权重，形成了独特的风格。该模型特别适合生成具有特定风格的玩具设计图像。它在物体和人物主体上表现最佳，动物的表现则因训练图像中的数据不足而不稳定。此外，该模型还能提高室内3D渲染的真实感。计划在v2版本中通过混合更多生成的输出和预先存在的输出来加强这种风格的一致性。

水彩插画风格的文字到图像生成模型

这是一款基于stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0的LoRA适应性权重模型，专为生成具有水彩插画风格图像而设计。它通过LoRA技术增强了原有模型的特定风格生成能力，使得用户可以更精确地控制生成图像的风格。

一步生成高分辨率图像

SDXL-Lightning是字节跳动开发的图像生成模型,能够在一步或少步骤内生成高达1024像素分辨率的高质量图像。该模型通过渐进式对抗式蒸馏,显著提升了图像生成速度,使其可应用于需要快速响应的场景。模型已开源,支持兼容LoRA模块和其他控制插件,可广泛用于文本到图像生成任务。

实现灵活且高保真度的图像生成，同时保持身份特征。

InfiniteYou（InfU）是一个基于扩散变换器的强大框架，旨在实现灵活的图像重构，并保持用户身份。它通过引入身份特征并采用多阶段训练策略，显著提升了图像生成的质量和美学，同时改善了文本与图像的对齐。该技术对提高图像生成的相似性和美观性具有重要意义，适用于各种图像生成任务。

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。

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。

个性化图像复原,保留面部特征

本文提出了一种简单有效的个性化图像复原方法,名为双枢纽调谐。该方法包含两个步骤:1) 通过微调条件性生成模型来利用编码器中的条件信息进行个性化;2) 固定生成模型,调节编码器的参数以适应强化的个性化先验。这可以生成保留个性化面部特征以及图像退化属性的自然图像。实验证明,与非个性化方法相比,该方法可以生成更高保真度的面部图像。