产品库

字节跳动打造的AI模型分享社区

炉米Lumi是字节跳动为满足日益增长的AI模型交流与应用需求而打造的一款社区平台。它集成了模型分享、Workflow搭建和LoRA训练等多种AI服务，旨在为用户提供一个开放、高效的交流与合作平台。随着技术的不断进步和测试阶段的逐步完善，炉米Lumi有望吸引更多用户加入，促进更多优秀AI模型的诞生，推动AI技术在各个领域的广泛应用和深入发展。

高效智能模型，助力AI研究与应用。

Hyper FLUX 8Steps LoRA是由字节跳动公司开发的一款基于LoRA技术的AI模型，旨在提高模型训练的效率和效果。它通过简化模型结构，减少训练步骤，同时保持或提升模型性能，为AI研究者和开发者提供了一个高效、易用的解决方案。

字节跳动自研大模型，提供多模态能力

豆包大模型是字节跳动推出的自研大模型，通过内部50+业务场景实践验证，每日万亿级tokens大使用量持续打磨，提供多模态能力，以优质模型效果为企业打造丰富的业务体验。产品家族包括多种模型，如通用模型、视频生成、文生图、图生图、同声传译等，满足不同业务需求。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

SpaceByte是一种新的字节级解码架构,避免了Tokenization的缺陷。

SpaceByte是一种全新的字节级解码架构,旨在解决大型语言模型中广泛使用的Tokenization技术所带来的一些弊端。Tokenization虽能显著提升模型性能,但也存在诸多缺陷,如引入性能偏差、增加对抗攻击脆弱性、降低字符级建模效果及增加建模复杂度等。SpaceByte在保留Tokenizer的优势基础上,有效解决了上述缺陷。它使用字节级Transformer作为基础,并在模型层次中间插入更大的Transformer块,尤其是在遇到空格等通常表示单词边界的字节时。该架构在相同的训练和推理计算资源预算下,不但超越了其他字节级模型,甚至可以与Tokenization的Transformer模型取得相当的性能。

多模态大型语言模型，提升文本、图像和视频数据处理能力。

Valley是由字节跳动开发的多模态大型模型（MLLM），旨在处理涉及文本、图像和视频数据的多种任务。该模型在内部电子商务和短视频基准测试中取得了最佳结果，远超过其他开源模型，并在OpenCompass多模态模型评估排行榜上展现了出色的性能，平均得分67.40，位列已知开源MLLMs（<10B）中的前两名。

探索 AI 技术发展历程

AI 技术发展史是一个记录了从早期的卷积神经网络到最新的文生图和文生视频模型等技术发展的重要时间点的在线历史记录工具。它不仅展示了 AI 技术的演进，还提供了对这些技术背后原理的深入理解，对教育和研究领域具有重要价值。

探索多样化的AI模型。

LoRA Studio 是一个在线平台，提供多种AI模型供用户探索和使用。这些模型涵盖了从动漫风格到抽象艺术的不同领域，可以用于生成艺术作品、设计元素等。平台的主要优点包括模型多样性、用户友好的界面以及创意的无限可能性。

无标记的选择性状态空间模型

曼巴字节是一种无标记的语言模型，直接从原始字节中学习，消除了子词标记化的偏见。它在字节上运行，但会导致序列显著变长，标准的自回归Transformer在这种情况下的扩展性较差。我们在字节序列上自回归训练了曼巴字节，这是Mamba状态空间模型的无标记适应。我们的实验表明，与其他字节级模型相比，曼巴字节具有较高的计算效率。我们还发现，曼巴字节在与最先进的子词Transformer的竞争中表现出色，甚至超越其性能。此外，由于长度的线性扩展，曼巴字节在推理过程中比Transformer具有更快的速度。我们的发现证实了曼巴字节在实现无标记语言建模方面的可行性。

基于低秩参数优化的模型控制技术

Control-LoRA 是通过在 ControlNet 上添加低秩参数优化来实现的，为消费级 GPU 提供了更高效、更紧凑的模型控制方法。该产品包含多个 Control-LoRA 模型，包括 MiDaS 和 ClipDrop 深度估计、Canny 边缘检测、照片和素描上色、Revision 等功能。Control-LoRA 模型经过训练，可以在不同的图像概念和纵横比上生成高质量的图像。

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。

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。

一站式AI资讯平台，连接开发者与AI技术的最新动态。

掘金大模型子站是一个专注于AI领域的技术社区平台，提供从基础设施到最终应用的全景图，旨在帮助个人开发者和企业更好地理解和应用大语言模型技术。该平台通过提供资讯、工具和资源，促进AI技术的创新和应用，推动整个AI生态的发展。

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。

Stability AI 生成模型是一个开源的生成模型库。

Stability AI 生成模型是一个开源的生成模型库，提供了各种生成模型的训练、推理和应用功能。该库支持各种生成模型的训练，包括基于 PyTorch Lightning 的训练，提供了丰富的配置选项和模块化的设计。用户可以使用该库进行生成模型的训练，并通过提供的模型进行推理和应用。该库还提供了示例训练配置和数据处理的功能，方便用户进行快速上手和定制。

Tarsier 是由字节跳动推出的用于生成高质量视频描述的大型视频语言模型。

Tarsier 是由字节跳动研究团队开发的一系列大规模视频语言模型，旨在生成高质量的视频描述，并具备强大的视频理解能力。该模型通过两阶段训练策略（多任务预训练和多粒度指令微调）显著提升了视频描述的精度和细节。其主要优点包括高精度的视频描述能力、对复杂视频内容的理解能力以及在多个视频理解基准测试中取得的 SOTA（State-of-the-Art）结果。Tarsier 的背景基于对现有视频语言模型在描述细节和准确性上的不足进行改进，通过大规模高质量数据训练和创新的训练方法，使其在视频描述领域达到了新的高度。该模型目前未明确定价，主要面向学术研究和商业应用，适合需要高质量视频内容理解和生成的场景。

AI模型比较平台

thisorthis.ai是一个在线平台，用户可以在这里输入提示并选择不同的AI模型来生成响应，然后比较这些响应的风格、准确性和相关性。平台支持用户分享和投票，以发现哪些AI模型在公共意见中表现最佳。

提供多种预训练模型，支持多维度筛选，助力AI模型应用与开发。

该平台是一个专注于AI预训练模型的资源平台，整合了大量不同类型、规模和应用场景的预训练模型。其重要性在于为AI开发者和研究人员提供了便捷的模型获取渠道，降低了模型开发的门槛。主要优点包括模型分类细致、多维度筛选功能强大、信息展示详细且提供智能推荐。产品背景是随着AI技术的发展，对预训练模型的需求日益增长，平台应运而生。平台主要定位为AI模型资源平台，部分模型免费商用，部分可能需要付费，具体价格因模型而异。

提供全面的人工智能大模型产业信息和创新价值研究。

大模型之家是一个专注于人工智能大模型产业的平台，提供行业报告、技术创新动态、专家评测和奖项荣誉等信息。它通过整合行业资源，推动人工智能技术的创新和应用，帮助企业和个人更好地理解和利用大模型技术。

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。

领先的AI创作者社区

魔多AI是一个专注于AI创作的社区平台，提供多种AI模型和创作工具，支持用户进行插画、动漫、写实等多种风格的图像创作。该平台通过LoRA训练和FLUX技术，让用户能够轻松地创作出高质量的图像作品。魔多AI的背景是杭州厚德云计算有限公司，旨在通过AI技术推动创意产业的发展，其主要优点包括易用性、高效性和创新性。目前，魔多AI提供免费试用和付费服务，定位于广大的图像创作者和设计师。

基于用户反馈的 LLM 模型对齐技术

C3PO 是一种基于用户反馈的 LLM 模型对齐技术，可以从单个反馈句子中对 LLM 进行调整，避免过度概括化。该技术提供了参考实现、相关基准线和必要组件，方便研究论文中提出的技术。