产品库

用于Stable Diffusion 1.5的图像组合适配器

该适配器为Stable Diffusion 1.5设计,用于将一般图像组合注入到模型中,同时大部分忽略风格和内容。例如一个人摆手的肖像会生成一个完全不同的人在摆手的图像。该适配器的优势是允许控制更加灵活,不像Control Nets那样会严格匹配控制图像。产品由POM with BANODOCO构思,ostris训练并发布。

ImageGPT是一款集成了多种AI图像模型、工具和生成器的全能平台。

ImageGPT是一个全能平台，提供AI图像生成、增强和编辑工具，包括Flux AI、Recraft AI、Ideogram、Stable Diffusion、DALL-E、Imagen等。它的主要优点在于集成了多种先进AI模型，能够实现高效的图像处理和生成。

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。

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。

Animagine XL 4.0 是一款专注于动漫风格的Stable Diffusion XL模型，专为生成高质量动漫图像而设计。

Animagine XL 4.0 是一款基于Stable Diffusion XL 1.0微调的动漫主题生成模型。它使用了840万张多样化的动漫风格图像进行训练，训练时长达到2650小时。该模型专注于通过文本提示生成和修改动漫主题图像，支持多种特殊标签，可控制图像生成的不同方面。其主要优点包括高质量的图像生成、丰富的动漫风格细节以及对特定角色和风格的精准还原。该模型由Cagliostro Research Lab开发，采用CreativeML Open RAIL++-M许可证，允许商业使用和修改。

一键去除背景，快速创建透明PNG图像

Pokecut AI Background Remover是一款利用人工智能技术实现一键去除图片背景的工具。它能够处理各种复杂背景和细节丰富的图像，无论是肖像、产品、动物、标志还是签名，都能精确抠图。该工具的主要优点包括高精度、高精确度、适应性强、支持多主体图像以及快速处理。产品背景信息显示，它不仅提供了背景移除功能，还提供了背景更换功能，并且有多种专业背景模板可供选择，以提升产品照片的专业度并增加销售额。

先进的文本到图像模型工具套件

FLUX.1 Tools是Black Forest Labs推出的一套模型工具，旨在为基于文本的图像生成模型FLUX.1增加控制和可操作性，使得对真实和生成的图像进行修改和再创造成为可能。该工具套件包含四个不同的特性，以开放访问模型的形式在FLUX.1 [dev]模型系列中提供，并作为BFL API的补充，支持FLUX.1 [pro]。FLUX.1 Tools的主要优点包括先进的图像修复和扩展能力、结构化引导、图像变化和重构等，这些功能对于图像编辑和创作领域具有重要意义。

基于Stable Diffusion 3.5 Large模型的IP适配器

SD3.5-Large-IP-Adapter是一个基于Stable Diffusion 3.5 Large模型的IP适配器，由InstantX Team研发。该模型能够将图像处理工作类比于文本处理，具有强大的图像生成能力，并且可以通过适配器技术进一步提升图像生成的质量和效果。该技术的重要性在于其能够推动图像生成技术的发展，特别是在创意工作和艺术创作领域。产品背景信息显示，该模型是由Hugging Face和fal.ai赞助的项目，并且遵循stabilityai-ai-community的许可协议。

利用AI生成印度风格的图像

BharatDiffusion是一个基于AI的图像生成模型，专门针对印度的多样化景观、文化和遗产进行微调，能够生成反映印度丰富文化和特色的高质量图像。该模型使用Stable Diffusion技术处理所有图像生成，确保内容与印度的多样性和活力相呼应。

基于文本提示修订图像的大型扩散模型

SeedEdit是Doubao Team推出的大型扩散模型，用于根据任何文本提示修订图像。它通过逐步将图像生成器与强大的图像编辑器对齐，实现了图像重建和图像再生之间的最佳平衡。SeedEdit能够实现高审美/分辨率图像的零样本稳定编辑，并支持图像的连续修订。该技术的重要性在于其能够解决图像编辑问题中成对图像数据稀缺的核心难题，通过将文本到图像(T2I)生成模型视为弱编辑模型，并通过生成带有新提示的新图像来实现“编辑”，然后将其蒸馏并与之对齐到图像条件编辑模型中。

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。

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。

使用扩散模型进行图像外延

Diffusers Image Outpaint 是一个基于扩散模型的图像外延技术，它能够根据已有的图像内容，生成图像的额外部分。这项技术在图像编辑、游戏开发、虚拟现实等领域具有广泛的应用前景。它通过先进的机器学习算法，使得图像生成更加自然和逼真，为用户提供了一种创新的图像处理方式。

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。

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。

AI图像生成与优化工具

Amuse 2.0 Beta是一款由AMD推出的桌面客户端软件，专为AMD Ryzen™ AI 300系列处理器和Radeon™ RX 7000系列显卡用户设计，提供AI图像生成和优化体验。它结合了Stable Diffusion模型和AMD XDNA™超级分辨率技术，无需复杂安装和配置，即可实现高质量的AI图像生成。

多平台Stable Diffusion的一键安装包 支持Mac

Stability Matrix 是一个用户友好的桌面客户端，旨在简化 Stable Diffusion 的图像生成过程。它通过一键安装和无缝的模型集成，帮助用户轻松管理和生成图像，无需深入的技术知识。该工具支持多种操作系统，并能有效管理模型资源，降低用户的学习曲线。Stability Matrix 提供稳定性和灵活性，特别适合图像创作者、设计师及数字艺术家使用。

简化SdxlWebUi的安装和使用，让图像生成更便捷。

EasySdxlWebUi是一个开源项目，旨在简化SdxlWebUi的安装和使用过程，使得用户可以更加方便地利用Stable Diffusion web UI和forge等工具进行图像生成。项目支持多种扩展功能，允许用户通过web界面进行参数设置和图像生成，同时也支持自定义和自动化安装，适合需要快速上手和高效生成图像的用户。

创建不同姿势的给定角色图像

cog-consistent-character 是一个基于 AI 的图像生成模型，允许用户创建给定角色在不同姿势下的图像。它利用了 Stable Diffusion 技术，通过 ComfyUI 提供了一个用户友好的界面，使得即使是没有编程背景的用户也能轻松生成高质量的图像。

专注人像摄影的AI创意生成工具，助力个人图像创意

超能画布是百度网盘荣誉出品的AI创意生成工具,可以根据您上传的人像图片自动生成各种风格的创意图像,如写实、唯美、奇幻等,帮助摄影师提高工作效率,为每个人实现图像创意. 该工具提供免费试用,并有灵活的付费模式满足不同需求.

ComfyUI 的 IPAdapter 模型参考实现

这是一个 ComfyUI 的 IPAdapter 模型参考实现。IPAdapter 是一种非常强大的模型,用于基于一个或多个参考图像进行图像到图像的条件生成。通过文本提示、控制网络和掩码,您可以生成增强图像的变体。可以将其视为单张图像的 Lora。该实现代码内存高效、运行快速,并且不会因 Comfy 更新而中断。作为开源项目,开发者欢迎捐赠以支持项目维护和新功能开发。

为媒体创作提供强大的图像服务套件

Stability AI开发者平台现提供一套全面的API服务，包括图像生成、增强、外延画和编辑，旨在提升媒体创作的质量和效率。

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。

Stability AI 推出图像提升增强工具：Creative Upscaler 可以将图像升级到 4k 分辨率，并创造以前没有的新细节和赋予图像新生命。

Creative Upscaler是一个基于AI的图片生成器,可以让任何人快速轻松地创建高质量的艺术作品。它整合了多种前沿的机器学习算法,如Stable Diffusion、DALL-E 2、VQGAN+CLIP等,支持生成各种风格的图像。用户只需要提供文字描述,Creative Upscaler就可以自动生成图片。同时,它还有创造性的图像上样器功能,可以把低分辨率图片转换成高清大图。Creative Upscaler完全免费使用,拥有庞大活跃的社区,是探索AI艺术的最佳选择。

Stable Diffusion WebUI Forge是基于Stable Diffusion WebUI的图像生成平台

Stable Diffusion WebUI Forge基于Stable Diffusion WebUI和Gradio开发,旨在优化资源管理、加速推理。相比原版WebUI在1024px分辨率下的SDXL推理,Forge可提升30-75%的速度,最大分辨率提升2-3倍,最大batch size提升4-6倍。Forge保持了原版WebUI的所有功能,同时新增了DDPM、DPM++、LCM等采样器,实现了Free U、SVD、Zero123等算法。使用Forge的UNet Patcher,开发者可以用极少的代码实现算法。Forge还优化了控制网络的使用,实现真正的零内存占用调用。

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。

腾讯云AI 绘画 - 智能图像生成与编辑技术 API 服务

腾讯云AI 绘画（AI Art）是一款 AI 图像生成与编辑技术 API 服务，可以结合输入的文本或图片智能创作出与输入相关的图像内容，具有更强大的中文理解能力、更多样化的风格选择，更好支持中文场景下的建筑风景生成、古诗词理解、水墨剪纸等中国元素风格生成，以及各种动漫、游戏风格的高精度图像生成和风格转换，为高质量的内容创作、内容运营提供技术支持。

Stable Diffusion推理优化java实现

sd4j是一个使用ONNX Runtime的Stable Diffusion推理Java实现,以C#实现进行了优化移植,带有重复生成图像的图形界面,并支持负面文本输入。 旨在演示如何在Java中使用ONNX Runtime,以及获得良好性能的ONNX Runtime的最佳实践。 我们将使其与ONNX Runtime的最新版本保持同步,并随着通过ONNX Runtime Java API提供的性能相关ONNX Runtime功能的出现进行适当更新。 所有代码都可能会发生变化,因为这是一个代码示例,任何API都不应该被视为稳定的。