产品库

快速生成高质量图像的扩散模型

Flash Diffusion 是一种高效的图像生成模型，通过少步骤生成高质量的图像，适用于多种图像处理任务，如文本到图像、修复、超分辨率等。该模型在 COCO2014 和 COCO2017 数据集上达到了最先进的性能，同时训练时间少，参数数量少。

评估图像生成模型在不同地理区域的质量、多样性和一致性。

DIG-In是一个用于评估文本到图像生成模型在不同地理区域中质量、多样性和一致性差异的库。它使用GeoDE和DollarStreet作为参考数据集，通过计算生成图像的相关特征和精度、覆盖度指标，以及使用CLIPScore指标来衡量模型的表现。该库支持研究人员和开发者对图像生成模型进行地理多样性的审计，以确保其在全球范围内的公平性和包容性。

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。

先进的文本到图像AI模型，实现高质量图像生成。

Stable Diffusion 3 Medium是Stability AI迄今为止发布的最先进文本到图像生成模型。它具有2亿参数，提供出色的细节、色彩和光照效果，支持多种风格。模型对长文本和复杂提示的理解能力强，能够生成具有空间推理、构图元素、动作和风格的图像。此外，它还实现了前所未有的文本质量，减少了拼写、字距、字母形成和间距的错误。模型资源效率高，适合在标准消费级GPU上运行，且具备微调能力，可以吸收小数据集中的细微细节，非常适合定制化。

快速个性化文本到图像模型

HyperDreamBooth是由Google Research开发的一种超网络，用于快速个性化文本到图像模型。它通过从单张人脸图像生成一组小型的个性化权重，结合快速微调，能够在多种上下文和风格中生成具有高主题细节的人脸图像，同时保持模型对多样化风格和语义修改的关键知识。

高效能的文本到图像生成模型

SDXL Flash是由SD社区与Project Fluently合作推出的文本到图像生成模型。它在保持生成图像质量的同时，提供了比LCM、Turbo、Lightning和Hyper更快的处理速度。该模型基于Stable Diffusion XL技术，通过优化步骤和CFG（Guidance）参数，实现了图像生成的高效率和高质量。

一种用于生成超详细图像描述的模型，用于训练视觉语言模型。

ImageInWords (IIW) 是一个由人类参与的循环注释框架，用于策划超详细的图像描述，并生成一个新的数据集。该数据集通过评估自动化和人类并行（SxS）指标来实现最先进的结果。IIW 数据集在生成描述时，比以往的数据集和GPT-4V输出在多个维度上有了显著提升，包括可读性、全面性、特异性、幻觉和人类相似度。此外，使用IIW数据微调的模型在文本到图像生成和视觉语言推理方面表现出色，能够生成更接近原始图像的描述。

一种用于增强身份保留文本到图像生成的反馈学习框架

ID-Aligner 是一种用于增强身份保留文本到图像生成的反馈学习框架，它通过奖励反馈学习来解决身份特征保持、生成图像的审美吸引力以及与LoRA和Adapter方法的兼容性问题。该方法利用面部检测和识别模型的反馈来提高生成的身份保留，并通过人类标注偏好数据和自动构建的反馈来提供审美调整信号。ID-Aligner 适用于LoRA和Adapter模型，通过广泛的实验验证了其有效性。

4K文本到图像生成的扩散变换器

PixArt-Sigma是一个基于PyTorch的模型定义、预训练权重和推理/采样代码的集合，用于探索4K文本到图像生成的弱到强训练扩散变换器。它支持从低分辨率到高分辨率的图像生成，提供了多种功能和优势，如快速体验、用户友好的代码库和多种模型选择。

先进的文本到图像生成系统

Stable Diffusion 3是一款先进的文本到图像生成系统，它在排版和提示遵循方面与DALL-E 3和Midjourney v6等顶尖系统相匹敌或更优。该系统采用新的多模态扩散变换器(MMDiT)架构，使用不同的权重集来改善图像和语言的表示，从而提高文本理解和拼写能力。Stable Diffusion 3 API现已在Stability AI开发者平台上线，与Fireworks AI合作提供快速可靠的API服务，并承诺在不久的将来通过Stability AI会员资格开放模型权重以供自托管。

AI创造性视觉的突破性AI

Stable Diffusion 3是Stability AI推出的最新创新，为创造性图像生成带来突破性的AI。它提供了改进的文本到图像生成算法、多模态能力和用户友好的许可证，免费使用SDXLTurbo.ai。革新设计、动画、游戏等领域，提升文本到图像生成、多模态能力和用户友好的许可证。探索、创造、转化。

训练免费高分辨率图像合成的频率视角

FouriScale从频域分析的角度探讨从预先训练的扩散模型生成高分辨率图像，通过创新的、无需训练的方法，通过将预先训练的扩散模型中的原始卷积层替换为结合膨胀技术和低通操作的方法，通过填充然后裁剪策略进一步增强，实现了灵活处理各种宽高比文本到图像生成。使用FouriScale作为指导，该方法成功平衡了生成图像的结构完整性和保真度，实现了任意尺寸、高分辨率和高质量生成的惊人能力。通过其简单性和兼容性，该方法可以为未来对超高分辨率图像合成的探索提供有价值的见解。

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。

文本编码器微调技术，提升文本到图像生成模型性能

TextCraftor是一种创新的文本编码器微调技术，能够显著提升文本到图像生成模型的性能。通过奖励函数优化，它改善了图像质量与文本对齐，无需额外数据集。

通过 AI 文本生成图像,给你完美适合的创作灵感。

Canva 的 AI 图像生成器应用程序让你随时拥有完美的图像——即使它还不存在。使用"文本到图像"功能,您只需输入文字,就能生成用于创意项目(如演示文稿或社交媒体帖子)的图像。选择不同的图像风格,如水彩、电影、霓虹灯等。您还可以使用 Canva 的其他 AI 生成器应用程序,如 DALL·E 和 Imagen。无论您是内容创作者、企业家还是艺术家,都可以使用这些工具高效创建独特的图像和品牌素材。Canva 提供免费和付费订阅,付费版可以每月生成更多图像。

基于稳定扩散生成高质量动漫风格图像的文本到图像模型

Animagine XL 3.1 是一款能够基于文本提示生成高质量动漫风格图像的文本到图像生成模型。它建立在稳定扩散 XL 的基础之上,专门针对动漫风格进行了优化。该模型具有更广泛的动漫角色知识、优化过的数据集和新的美学标签,从而提高了生成图像的质量和准确性。它旨在为动漫爱好者、艺术家和内容创作者提供有价值的资源。

实时交互生成，基于区域语义控制

StreamMultiDiffusion是一个实时交互多文本到图像生成平台，用户可以根据指定的区域文本提示进行生成。通过操控含义而非颜色的画笔进行绘画创作。

官方实现的自纠正LLM控制的扩散模型

SLD是一个自纠正的LLM控制的扩散模型框架，它通过集成检测器增强生成模型，以实现精确的文本到图像对齐。SLD框架支持图像生成和精细编辑，并且与任何图像生成器兼容，如DALL-E 3，无需额外训练或数据。

参数高效微调个性化扩散模型

DiffuseKronA 是一种参数高效的微调方法，用于个性化扩散模型。它通过引入基于 Kronecker 乘积的适配模块，显著降低参数数量，提升图像合成质量。该方法减少了对超参数的敏感性，在不同超参数下生成高质量图像，为文本到图像生成模型领域带来重大进展。

一个强大的安卓Stable Diffusion客户端

diffusion-client是一个用于安卓的Stable Diffusion客户端。它提供了强大的图像生成能力,包括文本到图像、图像到图像、图像修复等功能。该APP支持多种模型,内置控制网调节生成效果。另外,该APP具有历史记录管理、标签提取等高级功能,同时支持扩展插件,可链接到Civitai等模型。

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。

开放式基于提示的图像生成

GLIGEN是一个开放式的基于文本提示的图像生成模型,它可以基于文本描述和边界框等限定条件生成图像。该模型通过冻结预训练好的文本到图像Diffusion模型的参数,并在其中插入新的数据来实现。这种模块化设计可以高效地进行训练,并具有很强的推理灵活性。GLIGEN可以支持开放世界的有条件图像生成,对新出现的概念和布局也具有很强的泛化能力。

Stability AI推出高效低阈值文生图AI模型

Stable Cascade是一个基于Würstchen架构的文本到图像生成模型,相比其他模型使用更小的潜在空间进行训练和推理,因此在训练和推理速度上都有显著提升。该模型可以在消费级硬件上运行,降低了使用门槛。Stable Cascade在人类评估中表现突出,无论是在提示对齐还是图像质量上都超过了其他模型。总体而言,这是一个高效、易用、性能强劲的文生图AI模型。

开源双语文生图生成模型

Taiyi-Diffusion-XL是一个开源的基于Stable Diffusion训练的双语文生图生成模型,支持英文和中文的文本到图像生成,相比之前的中文文生图模型有了显著提升。它可以根据文本描述生成照片般逼真的图像,支持多种图像风格,具有较高的生成质量和多样性。该模型采用创新的训练方式,扩展了词表、位置编码以支持长文本和中文,并在大规模双语数据集上进行训练,确保了其强大的中英文生成能力。

OFT可有效稳定微调文本到图像扩散模型

Controlling Text-to-Image Diffusion研究了如何有效引导或控制强大的文本到图像生成模型进行各种下游任务。提出了正交微调(OFT)方法,可以保持模型的生成能力。OFT可以保持神经元之间的超球面能量不变,防止模型坍塌。作者考虑了两种重要的微调任务:主体驱动生成和可控生成。结果表明,OFT方法在生成质量和收敛速度上优于现有方法。

基于LLM的文本到图像生成系统

DiffusionGPT是一种基于大型语言模型（LLM）的文本到图像生成系统。它利用扩散模型构建了针对各种生成模型的领域特定树，从而能够无缝地适应各种类型的提示并集成领域专家模型。此外，DiffusionGPT引入了优势数据库，其中的思维树得到了人类反馈的丰富，使模型选择过程与人类偏好保持一致。通过广泛的实验和比较，我们展示了DiffusionGPT的有效性，展示了它在不同领域推动图像合成边界的潜力。

重新思考 FID：为图像生成提供更好的评估指标

该论文提出了对图像生成模型进行评估的新指，提出了 Frechet Inception Distance (FID) 指标存在的问题，并提出了一种新的评估指标 CMMD。通过大量实验证明，FID 指标对文本到图像模型的评估可能不可靠，而 CMMD 指标可以更可靠地评估图像质量。

基于Transformer的通用领域文本到图像生成

CogView是一个用于通用领域文本到图像生成的预训练Transformer模型。该模型包含410亿参数,能够生成高质量、多样化的图像。模型的训练思路采用抽象到具体的方式,先 pretrain 获得通用知识,然后 finetune 在特定域生成图像,能显著提升生成质量。值得一提的是,论文还提出了两种帮助大模型稳定训练的技巧:PB-relax 和 Sandwich-LN。

秒速零拍照生成身份保留

InstantID是一种基于强大扩散模型的解决方案，能够在各种风格下使用单张面部图像进行图像个性化处理，同时确保高保真度。我们设计了一个新颖的IdentityNet，通过施加强大的语义和弱空间条件，将面部和地标图像与文本提示集成，引导图像生成。InstantID在实际应用中表现出色，并且能够与流行的预训练文本到图像扩散模型（如SD1.5和SDXL）无缝集成，作为一个可适配的插件。我们的代码和预训练检查点将在此URL上提供。

多模态图像生成模型

Instruct-Imagen是一个多模态图像生成模型，通过引入多模态指令，实现对异构图像生成任务的处理，并在未知任务中实现泛化。该模型利用自然语言整合不同的模态（如文本、边缘、风格、主题等），标准化丰富的生成意图。通过在预训练文本到图像扩散模型上进行两阶段框架的微调，采用检索增强训练和多样的图像生成任务微调，使得该模型在各种图像生成数据集上的人工评估结果表明，其在领域内与先前的任务特定模型相匹配或超越，并展现出对未知和更复杂任务的有希望的泛化能力。