需求人群:
"Ghiblio 非常适合创作者、动画爱好者和吉卜力粉丝,他们希望将自己的想法和生活场景转化为美丽的吉卜力风格插画。无论是家庭照片、角色设计,还是创意项目,Ghiblio 都能提供灵感和帮助。"
使用场景示例:
一位年轻妈妈推着婴儿车,身边有一只边牧狗,在盛开的樱花树下的宁静郊区街道上散步。
一位穿着白裙的安静地坐在盛开的樱花树下的长椅上周围环绕着兔子和松鼠。
孩子们在茂密的绿草丛中玩耍奔跑,活泼自由,水彩质感,吉卜力风格画面。
产品特色:
使用强大的 GPT 4o 模型生成高质量吉卜力风格插画。
通过吉卜力滤镜将普通照片转变为艺术作品。
支持角色转换,用户可将自己或朋友的照片转为吉卜力风格人物。
创造奇幻的自然景观,如浮岛和魔法森林。
支持多种动画风格,满足不同用户需求。
提供构图、色调和比例的精细调节功能。
支持批量生成图像,提升创作效率。
无水印和广告的高清图片下载服务。
使用教程:
访问 Ghiblio 官方网站。
选择生成图像的模式,可以选择文生图或图生图。
上传您的照片或输入描述文字。
选择吉卜力风格或其他支持的动画风格。
调整构图、色调和比例等参数。
点击生成,等待图像生成。
下载生成的图像或进行进一步修改。
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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。
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。
基于 Next.js 的多模型 AI 绘画应用,支持文生图和图生图功能。
魔法 AI 绘画是一款利用最新的人工智能技术,支持多种生成模式的图像生成工具。用户可以通过文字描述生成图像,或对已有图片进行编辑,享受现代化的用户体验。该产品专注于个人用户和设计师,允许用户自定义生成参数,确保生成的图片符合需求。该应用提供本地数据存储,确保用户的隐私安全。
利用先进的提示生成器和优化工具,将想法转化为令人惊叹的AI艺术。
AI图像提示生成器是一款强大的工具,可帮助用户生成和优化图像提示,用于Flux、Midjourney和Stable Diffusion模型。其主要优点包括自动生成详细的艺术提示、提供专业质量输出、简化提示工程等。
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。
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。
基于 Intel Arc GPU 的 AI 图像生成与聊天机器人应用。
AI Playground 是一个开源项目,旨在为用户提供 AI 图像创建、图像风格化和聊天机器人的功能。它专为使用 Intel® Arc™ GPU 的 PC 设计,支持多种生成 AI 库和模型。此应用程序的主要优点在于其强大的图像生成能力和便捷的使用体验。适合 AI 开发者、设计师和爱好者,帮助他们探索和利用先进的 AI 技术。该软件为用户提供了自由选择和下载模型的灵活性,适合各种应用场景。
精选展示 OpenAI GPT-4o 生成的多样化 AI 艺术图像与提示。
Awesome GPT-4o Images 是一个展示 OpenAI 最新多模态模型 GPT-4o 生成的图片和提示的集合。该产品充分展示了 GPT-4o 在文本与图像理解方面的能力,支持多种艺术风格的生成。它适合设计师、艺术创作者和任何对 AI 艺术感兴趣的人。该项目是免费开放的,旨在激发创作灵感并推动 AI 艺术的发展。
一款通过生成模型提升图像生成一致性的工具。
UNO 是一个基于扩散变换器的多图像条件生成模型,通过引入渐进式跨模态对齐和通用旋转位置嵌入,实现高一致性的图像生成。其主要优点在于增强了对单一或多个主题生成的可控性,适用于各种创意图像生成任务。
一种通过视觉上下文学习的通用图像生成框架。
VisualCloze 是一个通过视觉上下文学习的通用图像生成框架,旨在解决传统任务特定模型在多样化需求下的低效率问题。该框架不仅支持多种内部任务,还能泛化到未见过的任务,通过可视化示例帮助模型理解任务。这种方法利用了先进的图像填充模型的强生成先验,为图像生成提供了强有力的支持。
一款具有 17 亿参数的开源图像生成基础模型。
HiDream-I1 是一款新型的开源图像生成基础模型,拥有 170 亿个参数,能够在几秒内生成高质量图像。该模型适用于研究和开发,并在多个评测中表现优异,具有高效性和灵活性,适合用于各种创意设计和生成任务。
为 Diffusion Transformer 提供高效灵活的控制框架。
EasyControl 是一个为 Diffusion Transformer(扩散变换器)提供高效灵活控制的框架,旨在解决当前 DiT 生态系统中存在的效率瓶颈和模型适应性不足等问题。其主要优点包括:支持多种条件组合、提高生成灵活性和推理效率。该产品是基于最新研究成果开发的,适合在图像生成、风格转换等领域使用。
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。
免费 AI 创作工具,生成图像、视频及 4K 增强。
vivago.ai 是一个免费的 AI 生成工具和社区,提供文本转图像、图像转视频等功能,让创作变得更加简单高效。用户可以免费生成高质量的图像和视频,支持多种 AI 编辑工具,方便用户进行创作和分享。该平台的定位是为广大创作者提供易用的 AI 工具,满足他们在视觉创作上的需求。
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。
Inductive Moment Matching 是一种新型的生成模型,用于高质量图像生成。
Inductive Moment Matching (IMM) 是一种先进的生成模型技术,主要用于高质量图像生成。该技术通过创新的归纳矩匹配方法,显著提高了生成图像的质量和多样性。其主要优点包括高效性、灵活性以及对复杂数据分布的强大建模能力。IMM 由 Luma AI 和斯坦福大学的研究团队开发,旨在推动生成模型领域的发展,为图像生成、数据增强和创意设计等应用提供强大的技术支持。该项目开源了代码和预训练模型,方便研究人员和开发者快速上手和应用。
私密且无审查的人工智能平台,提供文本、图像和代码生成等功能。
Venice 是一个以隐私保护为核心的人工智能平台,提供文本生成、图像生成和代码生成等多种功能。它强调用户数据的私密性,所有数据仅存储在用户设备上,不会上传至服务器。该平台利用领先的开源 AI 技术,提供无审查、无偏见的智能服务,旨在为用户提供一个自由探索创意和知识的环境。Venice 提供免费和付费两种账户选项,付费用户可享受更高分辨率的图像、无水印、无限制的提示次数等高级功能。
一款用于生成无线条、扁平色彩风格图像和视频的LoRA模型,适用于动漫和设计领域。
Flat Color - Style是一款专为生成扁平色彩风格图像和视频设计的LoRA模型。它基于Wan Video模型训练,具有独特的无线条、低深度效果,适合用于动漫、插画和视频生成。该模型的主要优点是能够减少色彩渗出,增强黑色表现力,同时提供高质量的视觉效果。它适用于需要简洁、扁平化设计的场景,如动漫角色设计、插画创作和视频制作。该模型是免费提供给用户使用的,旨在帮助创作者快速实现具有现代感和简洁风格的视觉作品。
一种用于可变多层透明图像生成的匿名区域变换器技术。
ART 是一种基于深度学习的图像生成技术,专注于生成可变多层透明图像。它通过匿名区域布局和 Transformer 架构,实现了高效的多层图像生成。该技术的主要优点包括高效性、灵活性以及对多层图像生成的支持。它适用于需要精确控制图像层的场景,如图形设计、视觉特效等领域。目前未明确提及价格和具体定位,但其技术特性表明它可能面向专业用户和企业级应用。
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。
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。
微软Copilot是您的AI助手,支持聊天、图像生成、文本编辑等功能,助力日常工作和生活。
Microsoft Copilot是一款由微软开发的AI助手应用,基于OpenAI和微软的AI技术,旨在为用户提供高效、便捷的智能助手服务。它能够帮助用户快速获取信息、生成文本和图像,提升工作效率和创造力。该应用支持多种语言,界面简洁易用,适合不同用户群体。它不仅适用于个人生活,还能在商业和教育场景中发挥重要作用,是一款免费的生产力工具。
强大的AI图像生成与编辑工具,助力设计师和创意工作者将想象力变为现实。
神采AI是一款专注于图像生成与编辑的AI工具,采用先进的AIGC技术,提供多种设计风格和功能,帮助用户快速生成高质量的图像、视频和动画。其主要优点包括操作简单、功能多样、生成效果逼真。该产品面向设计师、市场营销人员、学生等群体,旨在提升设计效率,降低创作门槛。目前提供免费试用服务,适合各类创意工作者。
WHAM 是微软开发的一种生成式游戏模型,用于生成游戏视觉和控制器动作。
WHAM(World and Human Action Model)是由微软研究院开发的一种生成式模型,专门用于生成游戏场景和玩家行为。该模型基于Ninja Theory的《Bleeding Edge》游戏数据训练,能够生成连贯、多样化的游戏视觉和控制器动作。WHAM 的主要优点在于其能够捕捉游戏环境的3D结构和玩家行为的时间序列,为游戏设计和创意探索提供了强大的工具。该模型主要面向学术研究和游戏开发领域,帮助开发者快速迭代游戏设计。
Pippo 是一个从单张照片生成高分辨率多人视角视频的生成模型。
Pippo 是由 Meta Reality Labs 和多所高校合作开发的生成模型,能够从单张普通照片生成高分辨率的多人视角视频。该技术的核心优势在于无需额外输入(如参数化模型或相机参数),即可生成高质量的 1K 分辨率视频。它基于多视角扩散变换器架构,具有广泛的应用前景,如虚拟现实、影视制作等。Pippo 的代码已开源,但不包含预训练权重,用户需要自行训练模型。
Krea Chat 是一个由 DeepSeek 提供支持的 AI 聊天工具,将 Krea 的所有功能集成到聊天界面中。
Krea Chat 是一款基于 AI 的设计工具,通过聊天界面提供强大的设计功能。它结合了 DeepSeek 的 AI 技术和 Krea 的设计工具套件,用户可以通过自然语言交互生成图像、视频等设计内容。这种创新的交互方式极大地简化了设计流程,降低了设计门槛,使用户能够快速实现创意。Krea Chat 的主要优点包括易于使用、高效生成设计内容以及强大的 AI 驱动功能。它适合需要快速生成设计素材的创作者、设计师和市场营销人员,能够帮助他们节省时间并提升工作效率。
Janus Pro 是一款先进的 AI 图像生成与理解平台,提供高质量的视觉智能服务。
Janus Pro 是由 DeepSeek 技术驱动的先进 AI 图像生成与理解平台。它采用革命性的统一变换器架构,能够高效处理复杂的多模态操作,实现图像生成和理解的卓越性能。该平台训练了超过 9000 万个样本,其中包括 7200 万个合成美学数据点,确保生成的图像在视觉上具有吸引力且上下文准确。Janus Pro 为开发者和研究人员提供强大的视觉 AI 能力,帮助他们实现从创意到视觉叙事的转变。平台提供免费试用,适合需要高质量图像生成和分析的用户。
一个基于语音交互的故事创作聊天机器人,提供沉浸式的“选择你自己的冒险”体验。
该产品利用 Gemini 2.0 语言模型和 Google Imagen 图像生成技术,结合语音识别和语音合成,为用户提供一个互动式的故事创作体验。用户可以通过语音输入选择故事走向,系统会实时生成故事内容和相关图像。该产品的主要优点是创新的交互方式和强大的内容生成能力,适合用于教育、娱乐和创意启发。目前该产品处于开源阶段,未明确具体定价,主要面向开发者和教育机构。
SliderSpace 是一种用于分解扩散模型视觉能力的技术,通过直观的滑块实现对模型的可控性和可解释性。
SliderSpace 是一项创新技术,旨在提高扩散模型的可控性和可解释性。它通过自动发现模型内部的视觉知识,将其分解为直观的滑块,用户可以通过这些滑块轻松调整图像生成的方向。该技术不仅能够揭示模型对不同概念的理解,还能显著提高图像生成的多样性。SliderSpace 的主要优点包括自动化发现方向、语义正交性和分布一致性,使其成为探索和利用扩散模型视觉能力的强大工具。该技术目前处于研究阶段,尚未明确具体的价格和商业定位。
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