产品库

图像生成模型，提供前所未有的风格控制。

Frames是Runway Research推出的最新图像生成基础模型，它在风格控制和视觉保真度方面迈出了一大步。该模型擅长保持风格一致性，同时允许广泛的创意探索，能够为项目建立特定的外观，并可靠地生成忠实于您美学的变化。Frames的推出标志着在创意工作流程中，用户可以构建更多属于自己的世界，实现更大、更无缝的创意流程。

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。

使用扩散指引对文本感知图像进行细粒度风格控制

DreamWalk是一种基于扩散指引的文本感知图像生成方法,可对图像的风格和内容进行细粒度控制,无需对扩散模型进行微调或修改内部层。支持多种风格插值和空间变化的引导函数,可广泛应用于各种扩散模型。

通过多实例扩散模型将单张图像生成高保真度的3D场景。

MIDI是一种创新的图像到3D场景生成技术，它利用多实例扩散模型，能够从单张图像中直接生成具有准确空间关系的多个3D实例。该技术的核心在于其多实例注意力机制，能够有效捕捉物体间的交互和空间一致性，无需复杂的多步骤处理。MIDI在图像到场景生成领域表现出色，适用于合成数据、真实场景数据以及由文本到图像扩散模型生成的风格化场景图像。其主要优点包括高效性、高保真度和强大的泛化能力。

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。

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。

用于生成图像的AI模型，支持多种控制网络

Stable Diffusion 3.5 ControlNets是由Stability AI提供的文本到图像的AI模型，支持多种控制网络（ControlNets），如Canny边缘检测、深度图和高保真上采样等。该模型能够根据文本提示生成高质量的图像，特别适用于插画、建筑渲染和3D资产纹理等场景。它的重要性在于能够提供更精细的图像控制能力，提升生成图像的质量和细节。产品背景信息包括其在学术界的引用（arxiv:2302.05543），以及遵循的Stability Community License。价格方面，对于非商业用途、年收入不超过100万美元的商业用途免费，超过则需联系企业许可。

基于控制网络的图像生成模型

FLUX.1-dev-Controlnet-Canny-alpha是一个基于控制网络的图像生成模型，属于Stable Diffusion系列。它使用先进的Diffusers技术，通过文本到图像的转换为用户提供高质量的图像生成服务。此模型特别适用于需要精确控制图像细节和风格的场景。

多视角草图引导的文本到 3D 生成

Sketch2NeRF 是一种多视角草图引导的文本到 3D 生成框架。它通过预训练的 2D 扩散模型（如 Stable Diffusion 和 ControlNet）来优化由神经辐射场（NeRF）表示的 3D 场景。该方法还提出了一种新颖的同步生成和重建方法，以有效优化 NeRF。通过收集的两种多视角草图数据集进行实验评估，证明了我们的方法能够在高保真度的文本提示下合成具有精细草图控制的一致的 3D 内容。广泛的结果表明，我们的方法在草图相似性和文本对齐方面实现了最先进的性能。

Goku AI 是由字节跳动技术驱动的免费 AI 视频生成工具，可将文字或图片快速转化为高质量视频。

Goku AI 是一款基于字节跳动前沿技术的 AI 视频生成工具。它通过先进的 AI 模型，快速将文本描述或静态图片转化为生动的视频内容。该产品具有高视觉保真度、无缝运动过渡等技术优势，能够满足创作者、企业及工作室在视频制作上的多样化需求。其免费试用功能降低了用户入门门槛，而不同层级的付费套餐则为专业用户提供更多高级功能和定制化服务，适合广泛的视频创作场景。

高保真图像到视频生成框架

AtomoVideo是一个新颖的高保真图像到视频（I2V）生成框架，它从输入图像生成高保真视频，与现有工作相比，实现了更好的运动强度和一致性，并且无需特定调整即可与各种个性化T2I模型兼容。

用于精细文本控制图像生成的空间对齐文本注入

FineControlNet是一个基于Pytorch的官方实现,用于生成可通过空间对齐的文本控制输入(如2D人体姿势)和实例特定的文本描述来控制图像实例的形状和纹理的图像。它可以使用从简单的线条画作为空间输入,到复杂的人体姿势。FineControlNet确保了实例和环境之间自然的交互和视觉协调,同时获得了Stable Diffusion的质量和泛化能力,但具有更多的控制能力。

集成空间编织注意力，提升扩散模型的高保真条件

HelloMeme是一个集成了空间编织注意力的扩散模型，旨在将高保真和丰富的条件嵌入到图像生成过程中。该技术通过提取驱动视频中的每一帧特征，并将其作为输入到HMControlModule，从而生成视频。通过进一步优化Animatediff模块，提高了生成视频的连续性和保真度。此外，HelloMeme还支持通过ARKit面部混合形状控制生成的面部表情，以及基于SD1.5的Lora或Checkpoint，实现了框架的热插拔适配器，不会影响T2I模型的泛化能力。

小红书真实感风格模型，生成极度真实自然的日常照片

Flux_小红书真实风格模型是一款专注于生成极度真实自然日常照片的AI模型。它利用最新的人工智能技术，通过深度学习算法，能够生成具有小红书真实感风格的照片。该模型特别适合需要在社交媒体上发布高质量、真实感照片的用户，以及进行艺术创作和设计工作的专业人士。模型提供了多种参数设置，以适应不同的使用场景和需求。

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。

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。

一种用于虚拟试穿任务的扩散模型，特别在真实世界场景中提高图像保真度和细节保存。

IDM-VTON是一种新型的扩散模型，用于基于图像的虚拟试穿任务，它通过结合视觉编码器和UNet网络的高级语义以及低级特征，生成具有高度真实感和细节的虚拟试穿图像。该技术通过提供详细的文本提示，增强了生成图像的真实性，并通过定制方法进一步提升了真实世界场景下的保真度和真实感。

Animate Anyone 2 是一款高保真角色图像动画生成工具，支持环境适配。

Animate Anyone 2 是一种基于扩散模型的角色图像动画技术，能够生成与环境高度适配的动画。它通过提取环境表示作为条件输入，解决了传统方法中角色与环境缺乏合理关联的问题。该技术的主要优点包括高保真度、环境适配性强以及动态动作处理能力出色。它适用于需要高质量动画生成的场景，如影视制作、游戏开发等领域，能够帮助创作者快速生成具有环境交互的角色动画，节省时间和成本。

使用 SREF 代码轻松生成特定视觉风格的 AI 艺术。

Midjourney SREF 代码是一项允许用户将特定视觉风格应用于图像生成的功能。使用 SREF 代码可以简化风格描述，使得创作一致的艺术作品变得更加容易。该技术帮助用户探索和分享不同的艺术风格，是 AI 艺术创作的重要工具。

使用频域分解进行高保真、可迁移的NeRF编辑

Freditor是一种基于频域分解的NeRF编辑方法。它可以实现高保真的NeRF场景编辑,并且可迁移到其他场景。该方法将NeRF场景划分为高频和低频两部分,对低频部分进行风格迁移,并将高频细节重新集成,从而生成高保真的编辑结果。Freditor还支持在推理过程中对编辑强度进行控制。实验表明,该方法在保真度和可迁移性方面都优于现有的NeRF编辑方法。

视频生成的精细控制工具

Ctrl-Adapter是一个专门为视频生成设计的Controlnet，提供图像和视频的精细控制功能，优化视频时间对齐，适配多种基础模型，具备视频编辑能力，显著提升视频生成效率和质量。

视觉状态空间模型，线性复杂度，全局感知

VMamba是一种视觉状态空间模型，结合了卷积神经网络（CNNs）和视觉Transformer（ViTs）的优势，实现了线性复杂度而不牺牲全局感知。引入了Cross-Scan模块（CSM）来解决方向敏感问题，能够在各种视觉感知任务中展现出优异的性能，并且随着图像分辨率的增加，相对已有基准模型表现出更为显著的优势。

AI驱动的图像生成器，创造视觉艺术。

Flux AI Studio的Flux AI Image Generator是由Black Forest Labs开发的AI图像生成器，基于拥有120亿参数的Flux模型，能够将文本描述转换为高质量的图像。它代表了AI图像生成技术的最新突破，提供从照片般逼真的渲染到抽象艺术的多样化风格，满足从个人艺术创作到商业应用的广泛需求。

快速、精确的长篇书籍翻译工具

AI Book Translate是一款高保真度的多通AI翻译工具，可在几小时内完成整本书的翻译，几乎达到出版标准。它使用递归精炼循环，模仿人类翻译者的工作方式，为作者、编辑和小团队提供高质量、经济实惠的翻译服务。

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。

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。

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。

Genmo 的视频生成模型，具有高保真运动和强提示遵循性。

这是一个先进的视频生成模型，采用 AsymmDiT 架构，可免费试用。它能生成高保真视频，缩小了开源与闭源视频生成系统的差距。模型需要至少 4 个 H100 GPU 运行。

ComfyUI的详细控制节点，优化图像细节。

ComfyUI-Detail-Daemon是一个基于muerrilla的sd-webui-Detail-Daemon移植的节点，用于ComfyUI，可以调整控制细节的sigmas值。这个工具特别适用于增强Flux模型的细节，同时可能去除不需要的背景模糊。它包括四个节点：Detail Daemon Sampler、Detail Daemon Graph Sigmas、Multiply Sigmas和Lying Sigma Sampler，提供了多种方法来增强图像细节。

吉卜力风格图像生成器，支持无限生成。

Ghiblio 是基于 ChatGPT 4o 模型的吉卜力风格图像生成器。它可以将文字和图片转化为充满魔力的吉卜力风格插画，支持多种动画风格，提供丰富的创作可能性。Ghiblio 的定价灵活，适合不同需求的用户，提供免费体验和多个付费套餐，满足从普通用户到专业创作者的多样化需求。