需求人群:
FLUX.1 Kontext适合营销人员、设计师和影视从业者,帮助他们实现图像编辑的高效和精准,保持视觉一致性。通过结合文本指令和视觉语境,实现更具创意的图像生成和编辑。
使用场景示例:
将产品图片进行局部编辑以符合品牌风格
生成营销内容中需要的特定场景图像
创作设计项目中需要的风格统一的图像素材
产品特色:
革命性的多模态AI图像编辑
上载图像或通过文本创作
精准编辑特定元素
保持角色一致性和风格完整性
支持快速迭代编辑工作流程
适用于品牌资产和故事叙述
针对产品摄影和细节调整
融合文本指令和视觉参考进行综合图像转换
使用教程:
访问https://fluxx.ai/ 网站
上传要编辑的图像或通过文本指令进行创作
根据需求指定要修改的元素或风格
等待AI分析并编辑图像
下载编辑后的图像并进行必要的调整
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革命性的AI图像编辑与生成技术,结合了文字指令和视觉语境,实现精准编辑和风格转移。
FLUX.1 Kontext是一款革命性的多模态AI模型,将文本指令与图像编辑和生成相结合,实现精准本地化编辑,保持角色一致性和风格连贯性。该产品适用于营销内容创作、电影制作和设计等专业工作流程。
统一的多模态AI,支持基于指令的图像编辑与生成,超越商业模型。
DreamOmni2是一个统一的开源多模态基于指令的图像编辑和生成模型。它建立在Flux Kontext和Qwen2.5 VL之上,支持文本和图像指令,能处理抽象属性和具体对象。该模型在基准测试中优于商业模型,具有出色的身份一致性和编辑精度。其开源特性使得模型权重、训练代码和数据集都可在GitHub和Hugging Face上免费获取,价格从4.90美元至960.00美元不等,适合用于研究和商业应用。
一个强大的统一多模态模型,支持文本到图像生成及图像编辑。
OmniGen2 是一个高效的多模态生成模型,结合了视觉语言模型和扩散模型,能够实现视觉理解、图像生成及编辑等功能。其开源特性为研究人员和开发者提供了强大的基础,助力个性化和可控生成 AI 的探索。
智能交互式图像编辑系统
MagicQuill是一个集成的图像编辑系统,旨在支持用户快速实现创意。该系统以简洁而功能强大的界面为起点,使用户能够通过简单的几笔操作表达他们的想法,如插入元素、擦除对象、改变颜色等。这些交互由多模态大型语言模型(MLLM)实时监控,以预测用户意图,无需输入提示。最后,我们应用强大的扩散先验,通过精心学习的双分支插件模块,精确控制编辑请求。
Nano Banana是一款领先的AI图像编辑器,通过简单的文本提示转换任何图像。
Nano Banana是由Google的Gemini Flash Image技术提供支持的先进AI图像编辑工具,通过智能多模态图像转换重新定义创意可能性,快速、高质量地实现图像编辑。
通过自然语言指令实现智能图像编辑的开源技术。
MGIE(多模态大语言模型引导的编辑)是一项由苹果开源的技术,利用多模态大型语言模型(MLLMs)生成图像编辑指令,通过端到端训练,捕捉视觉想象力并执行图像处理操作,使图像编辑更加智能、直观。
即时文本驱动的图像编辑工具
TurboEdit是一种基于Adobe Research开发的技术,旨在解决精确图像反转和解耦图像编辑的挑战。它通过迭代反转技术和基于文本提示的条件控制,实现了在几步内对图像进行精准编辑的能力。这项技术不仅快速,而且性能超越了现有的多步扩散模型编辑技术。
AI图像编辑器
Storia Lab是一款AI图像编辑器,能够自动修复图像中的文字、清理图像、去除背景、更改背景、将素描转化为图像、生成图像变体、提高图像分辨率、将光栅图像转化为矢量图像等。其功能强大,操作简便,适用于个人和企业用户。定价灵活,可根据用户需求选择不同的套餐。
前沿级多模态AI模型,提供图像和文本理解
Pixtral Large是Mistral AI推出的一款前沿级多模态AI模型,基于Mistral Large 2构建,具备领先的图像理解能力,能够理解文档、图表和自然图像,同时保持Mistral Large 2在文本理解方面的领先地位。该模型在多模态基准测试中表现优异,特别是在MathVista、ChartQA和DocVQA等测试中超越了其他模型。Pixtral Large在MM-MT-Bench测试中也展现了竞争力,超越了包括Claude-3.5 Sonnet在内的多个模型。该模型适用于研究和教育用途的Mistral Research License (MRL),以及适用于商业用途的Mistral Commercial License。
小型多模态模型,支持图像和文本生成
Fuyu-8B是由Adept AI训练的多模态文本和图像转换模型。它具有简化的架构和训练过程,易于理解、扩展和部署。它专为数字代理设计,可以支持任意图像分辨率,回答关于图表和图形的问题,回答基于UI的问题,并对屏幕图像进行细粒度定位。它的响应速度很快,可以在100毫秒内处理大型图像。尽管针对我们的用例进行了优化,但它在标准图像理解基准测试中表现良好,如视觉问答和自然图像字幕。请注意,我们发布的模型是一个基础模型,我们希望您根据具体的用例进行微调,例如冗长的字幕或多模态聊天。在我们的经验中,该模型对于少样本学习和各种用例的微调都表现良好。
AI图像编辑平台
autoRetouch是一款基于人工智能的图像编辑平台,可以帮助用户快速批量处理产品图像。它提供了丰富的编辑工具,包括背景去除、虚拟模特、背景定制和皮肤磨皮等功能。autoRetouch可以帮助用户提升产品形象,节省时间和成本。定价灵活,每张图像仅需0.25欧元起。
大规模多模态推理与指令调优平台
MAmmoTH-VL是一个大规模多模态推理平台,它通过指令调优技术,显著提升了多模态大型语言模型(MLLMs)在多模态任务中的表现。该平台使用开放模型创建了一个包含1200万指令-响应对的数据集,覆盖了多样化的、推理密集型的任务,并提供了详细且忠实的理由。MAmmoTH-VL在MathVerse、MMMU-Pro和MuirBench等基准测试中取得了最先进的性能,展现了其在教育和研究领域的重要性。
AI图像文本编辑
AnyText AI是一款使用人工智能技术进行图像文本编辑的工具。它可以根据用户提供的文本,在图像中生成逼真、与上下文相关的文本,用于创作独特的设计作品。AnyText AI解决了图像文本编辑中的挑战,生成的文本既真实又清晰可读,使其成为AI logo生成等任务的首选解决方案。
快速编辑图像的智能Nano香蕉AI图像编辑器。
Banana AI是一款基于Google Nano技术的智能图像编辑工具,可通过自然语言进行编辑,提供快速、专业的结果。该产品旨在让图像编辑变得简单易用,适合各种创意需求。
AI多模态数据绑定
ImageBind是一种新的AI模型,能够同时绑定六种感官模态的数据,无需显式监督。通过识别这些模态之间的关系(图像和视频、音频、文本、深度、热成像和惯性测量单元(IMUs)),这一突破有助于推动AI发展,使机器能够更好地分析多种不同形式的信息。探索演示以了解ImageBind在图像、音频和文本模态上的能力。
多模态文本到图像生成模型
EMMA是一个基于最前沿的文本到图像扩散模型ELLA构建的新型图像生成模型,能够接受多模态提示,通过创新的多模态特征连接器设计,有效整合文本和补充模态信息。该模型通过冻结原始T2I扩散模型的所有参数,并仅调整一些额外层,揭示了预训练的T2I扩散模型可以秘密接受多模态提示的有趣特性。EMMA易于适应不同的现有框架,是生成个性化和上下文感知图像甚至视频的灵活有效工具。
免费在线AI图像编辑器,用文本提示编辑、重塑和重新设计图片。
AI Image Editor是一款免费在线图像编辑平台,利用先进神经网络技术,将已有照片转换为全新变体,同时保留核心结构和组成。主要优点包括智能结构保存、精确区域控制、多功能创意工具包和批量生成等功能。产品定位为满足创作者在营销、设计和内容制作等领域的图像编辑需求。价格方面,免费用户有每月转换额度限制,付费计划提供更高额度并有灵活购买选项。
控制型文本转图像生成和编辑模型
BLIP-Diffusion 是一个支持多模态控制的主题驱动图像生成模型。它通过接受主题图像和文本提示作为输入,生成基于文本提示的主题图像。与现有模型相比,BLIP-Diffusion 提供了零 - shot 主题驱动生成和高效的定制主题微调。它还可以与其他技术(如 ControlNet 和 prompt-to-prompt)灵活结合,实现新颖的主题驱动生成和编辑应用。
先进的多模态模型,支持图像和文本理解。
Phi-3.5-vision是微软开发的轻量级、最新一代的多模态模型,基于包括合成数据和经过筛选的公开可用网站在内的数据集构建,专注于文本和视觉的高质量、密集推理数据。该模型属于Phi-3模型家族,经过严格的增强过程,结合了监督微调和直接偏好优化,以确保精确的指令遵循和强大的安全措施。
AI技术赋能的图像编辑工具
Fai-Fuzer是一个基于AI技术的图像编辑工具,它能够通过先进的控制网络技术,实现对图像的精确编辑和控制。该工具的主要优点在于其高度的灵活性和精确性,可以广泛应用于图像修复、美化以及创意编辑等领域。
编辑3D场景的指令式NeRF编辑器
Instruct-NeRF2NeRF是一款用于编辑NeRF场景的指令式编辑器。它使用图像条件扩散模型(InstructPix2Pix)逐步编辑输入图像,同时优化底层场景,从而得到一个优化的3D场景,该场景符合编辑指令。我们证明了我们的方法能够编辑大规模的现实世界场景,并且能够比之前的工作实现更真实、更有针对性的编辑。
基于文本生成图像的多模态扩散变换器模型
Stable Diffusion 3.5 Medium是一个基于文本到图像的生成模型,由Stability AI开发,具有改进的图像质量、排版、复杂提示理解和资源效率。该模型使用了三个固定的预训练文本编码器,通过QK-规范化提高训练稳定性,并在前12个变换层中引入双注意力块。它在多分辨率图像生成、一致性和各种文本到图像任务的适应性方面表现出色。
多模态大型语言模型,支持图像和文本理解
InternVL 2.5是一系列先进的多模态大型语言模型(MLLM),它在InternVL 2.0的基础上,通过引入显著的训练和测试策略增强以及数据质量提升,保持了其核心模型架构。该模型集成了新增量预训练的InternViT与各种预训练的大型语言模型(LLMs),如InternLM 2.5和Qwen 2.5,使用随机初始化的MLP投影器。InternVL 2.5支持多图像和视频数据,通过动态高分辨率训练方法,增强了模型处理多模态数据的能力。
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。
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