产品库

JoyTag是一款先进的AI视觉模型，用于为图像打标签，注重性积极和包容性。采用Danbooru标签模式，适用于手绘图到摄影等各种图像。

JoyTag是一款先进的AI视觉模型，用于为图像打标签，注重性积极和包容性。采用Danbooru标签模式，适用于手绘图到摄影等各种图像。支持超过5000个标签的多标签分类，可用于自动图像标注，适用于训练缺乏文本对的扩散模型等广泛应用。模型性能优越，基于ViT架构，采用CNN stem和GAP头。

朱雀大模型检测，精准识别AI生成图像，助力内容真实性鉴别。

朱雀大模型检测是腾讯推出的一款AI检测工具，主要功能是检测图片是否由AI模型生成。它经过大量自然图片和生成图片的训练，涵盖摄影、艺术、绘画等内容，可检测多类主流文生图模型生成图片。该产品具有高精度检测、快速响应等优点，对于维护内容真实性、打击虚假信息传播具有重要意义。目前暂未明确其具体价格，但从功能来看，主要面向需要进行内容审核、鉴别真伪的机构和个人，如媒体、艺术机构等。

检测设备是否能运行不同规模的 DeepSeek 模型，提供兼容性预测。

DeepSeek 模型兼容性检测是一个用于评估设备是否能够运行不同规模 DeepSeek 模型的工具。它通过检测设备的系统内存、显存等配置，结合模型的参数量、精度位数等信息，为用户提供模型运行的预测结果。该工具对于开发者和研究人员在选择合适的硬件资源以部署 DeepSeek 模型时具有重要意义，能够帮助他们提前了解设备的兼容性，避免因硬件不足而导致的运行问题。DeepSeek 模型本身是一种先进的深度学习模型，广泛应用于自然语言处理等领域，具有高效、准确的特点。通过该检测工具，用户可以更好地利用 DeepSeek 模型进行项目开发和研究。

基于强化学习技术的视觉思考模型，理科测试行业领先

Kimi视觉思考模型k1是基于强化学习技术打造的AI模型，原生支持端到端图像理解和思维链技术，并将能力扩展到数学之外的更多基础科学领域。在数学、物理、化学等基础科学学科的基准能力测试中，k1模型的表现超过了全球标杆模型。k1模型的发布标志着AI在视觉理解和思考能力上的新突破，尤其在处理图像信息和基础科学问题上展现出色的表现。

一款AI视觉语言模型，提供图像分析和描述服务。

InternVL是一个AI视觉语言模型，专注于图像分析和描述。它通过深度学习技术，能够理解和解释图像内容，为用户提供准确的图像描述和分析结果。InternVL的主要优点包括高准确性、快速响应和易于集成。该技术背景基于最新的人工智能研究，致力于提高图像识别的效率和准确性。目前，InternVL提供免费试用，具体价格和定位需要根据用户需求定制。

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。

连接不同语言模型和生成视觉模型进行文本到图像生成

LaVi-Bridge是一种针对文本到图像扩散模型设计的桥接模型,能够连接各种预训练的语言模型和生成视觉模型。它通过利用LoRA和适配器,提供了一种灵活的插拔式方法,无需修改原始语言和视觉模型的权重。该模型与各种语言模型和生成视觉模型兼容,可容纳不同的结构。在这一框架内,我们证明了通过整合更高级的模块(如更先进的语言模型或生成视觉模型)可以明显提高文本对齐或图像质量等能力。该模型经过大量评估,证实了其有效性。

提高文本到图像模型中空间一致性的解决方案

SPRIGHT是一个专注于空间关系的大规模视觉语言数据集和模型。它通过重新描述600万张图像构建了SPRIGHT数据集，显著增加了描述中的空间短语。该模型在444张包含大量物体的图像上进行微调训练，从而优化生成具有空间关系的图像。SPRIGHT在多个基准测试中实现了空间一致性的最新水平，同时提高了图像质量评分。

图像识别API，为您的图像提供标签、分类和颜色提取

Imagga图像识别API提供图像标签、分类、颜色提取等功能。它可以自动为您的图像分配标签，并根据图像内容进行自动分类。此外，它还可以生成精美的缩略图，并从图像中提取颜色信息。Imagga图像识别API适用于各种场景，包括图像搜索、内容审核、产品推荐等。它的定价根据使用情况而定，提供云端和本地部署两种选择。

强大的开源视觉语言模型

CogVLM是一个强大的开源视觉语言模型。CogVLM-17B拥有100亿个视觉参数和70亿个语言参数。CogVLM-17B在10个经典的跨模态基准测试中取得了最先进的性能，包括NoCaps、Flicker30k字幕、RefCOCO、RefCOCO+、RefCOCOg、Visual7W、GQA、ScienceQA、VizWiz VQA和TDIUC，并在VQAv2、OKVQA、TextVQA、COCO字幕等方面排名第二，超过或与PaLI-X 55B相匹配。CogVLM还可以与您就图像进行对话。

大规模视觉语言模型的视觉词汇扩展

Vary 是一个用于大规模视觉语言模型的官方代码实现。它通过扩展视觉词汇来提高模型的性能。该模型具有强大的图像理解和语言生成能力，可以在多个领域进行应用。

先进的视觉基础模型，支持多种视觉和视觉-语言任务

Florence-2-large是由微软开发的先进视觉基础模型，采用基于提示的方法处理广泛的视觉和视觉-语言任务。该模型能够解释简单的文本提示来执行如图像描述、目标检测和分割等任务。它利用包含54亿注释的5.4亿图像的FLD-5B数据集，精通多任务学习。其序列到序列的架构使其在零样本和微调设置中均表现出色，证明是一个有竞争力的视觉基础模型。

开源视觉基础模型

InternVL通过将ViT模型扩展到60亿参数并与语言模型对齐,构建出目前最大的14B开源视觉基础模型,在视觉感知、跨模态检索、多模态对话等广泛任务上取得了32项state-of-the-art性能。

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。

多模态大型语言模型，优化视觉识别和图像推理。

Llama-3.2-90B-Vision是Meta公司发布的一款多模态大型语言模型（LLM），专注于视觉识别、图像推理、图片描述和回答有关图片的一般问题。该模型在常见的行业基准测试中超越了许多现有的开源和封闭的多模态模型。

视觉推理能力增强的实验性研究模型

QVQ-72B-Preview是由Qwen团队开发的实验性研究模型，专注于增强视觉推理能力。该模型在多学科理解和推理方面展现出强大的能力，特别是在数学推理任务上取得了显著的进步。尽管在视觉推理方面取得了进步，但QVQ并不完全取代Qwen2-VL-72B的能力，在多步视觉推理中可能会逐渐失去对图像内容的关注，导致幻觉。此外，QVQ在基本识别任务上并没有显示出比Qwen2-VL-72B更显著的改进。

自由形式文本图像合成与理解的视觉语言大模型

InternLM-XComposer2是一款领先的视觉语言模型，擅长自由形式文本图像合成与理解。该模型不仅能够理解传统的视觉语言，还能熟练地从各种输入中构建交织的文本图像内容，如轮廓、详细的文本规范和参考图像，实现高度可定制的内容创作。InternLM-XComposer2提出了一种部分LoRA（PLoRA）方法，专门将额外的LoRA参数应用于图像标记，以保留预训练语言知识的完整性，实现精确的视觉理解和具有文学才能的文本构成之间的平衡。实验结果表明，基于InternLM2-7B的InternLM-XComposer2在生成高质量长文本多模态内容方面优越，以及在各种基准测试中其出色的视觉语言理解性能，不仅明显优于现有的多模态模型，还在某些评估中与甚至超过GPT-4V和Gemini Pro。这凸显了它在多模态理解领域的卓越能力。InternLM-XComposer2系列模型具有7B参数，可在https://github.com/InternLM/InternLM-XComposer 上公开获取。

先进的视觉基础模型，支持多种视觉和视觉-语言任务。

Florence-2是由微软开发的高级视觉基础模型，采用基于提示的方法处理广泛的视觉和视觉-语言任务。该模型能够解释简单的文本提示，执行如描述、目标检测和分割等任务。它利用包含54亿个注释的5.4亿张图像的FLD-5B数据集，精通多任务学习。模型的序列到序列架构使其在零样本和微调设置中都表现出色，证明其为有竞争力的视觉基础模型。

革命性的AI模型，排名第一的人工智能分析工具。

Red Panda AI，也称为Recraft V3，是一个在人工智能分析领域排名第一的革命性AI模型。它超越了FLUX1.1、Midjourney和OpenAI等其他模型，在设计理解和视觉输出质量方面表现出色。Red Panda AI以其设计为中心的架构，提供了无与伦比的设计原则理解、视觉层次和构图能力。它能够智能地适应不同平台和用例，保持一致的品牌身份。产品的主要优点包括设计语言理解、风格一致性控制、上下文感知、专业设计质量、快速迭代和多格式掌握。

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。

AI标签您的问题

Maige是一个AI插件，可以自动为您的问题添加标签。您可以将其添加到您的存储库中免费试用。新问题将自动添加标签。您可以通过评论“Maige label this”为现有问题添加标签，也可以通过评论“Maige label all”为所有旧问题添加标签。同时，您还可以通过评论“Maige [instructions]”添加自定义指令。Maige是开源项目，由Rubric团队开发。

快速可控的图像生成与潜在一致性模型

PIXART LCM是一个文本到图像合成框架，将潜在一致性模型（LCM）和ControlNet集成到先进的PIXART-α模型中。PIXART LCM以其能够通过高效的训练过程生成1024px分辨率的高质量图像而闻名。在PIXART-δ中集成LCM显著加快了推理速度，使得仅需2-4步即可生成高质量图像。特别值得注意的是，PIXART-δ实现了在0.5秒内生成1024x1024像素图像的突破，比PIXART-α改进了7倍。此外，PIXART-δ经过精心设计，可在单日内在32GB V100GPU上进行高效训练。具有8位推理能力的PIXART-δ可以在8GB GPU内存约束下合成1024px图像，极大地增强了其可用性和可访问性。此外，引入类似于ControlNet的模块可以对文本到图像扩散模型进行精细控制。我们引入了一种新颖的ControlNet-Transformer架构，专门为Transformers量身定制，实现了显式可控性和高质量图像生成。作为一种最先进的开源图像生成模型，PIXART-δ为稳定扩散模型家族提供了一个有前途的选择，为文本到图像合成做出了重大贡献。

先进的视觉基础模型，支持多种视觉和视觉-语言任务

Florence-2是由微软开发的高级视觉基础模型，采用基于提示的方法处理广泛的视觉和视觉-语言任务。该模型能够解释简单的文本提示，执行诸如图像描述、目标检测和分割等任务。它利用FLD-5B数据集，包含54亿个注释，覆盖1.26亿张图像，精通多任务学习。其序列到序列的架构使其在零样本和微调设置中均表现出色，证明是一个有竞争力的视觉基础模型。

一款强大的小型视觉语言模型，无处不在

moondream是一个使用SigLIP、Phi-1.5和LLaVA训练数据集构建的16亿参数模型。由于使用了LLaVA数据集，权重受CC-BY-SA许可证保护。您可以在Huggingface Spaces上尝试使用它。该模型在VQAv2、GQA、VizWiz和TextVQA基准测试中表现如下：LLaVA-1.5（13.3B参数）：80.0、63.3、53.6、61.3；LLaVA-1.5（7.3B参数）：78.5、62.0、50.0、58.2；MC-LLaVA-3B（3B参数）：64.2、49.6、24.9、38.6；LLaVA-Phi（3B参数）：71.4、-、35.9、48.6；moondream1（1.6B参数）：74.3、56.3、30.3、39.8。

AI平台，一键生成高质量品牌视觉图像。

Krut AI是一个集成多种产品的AI平台，用户无需成为专业的提示器专家，即可生成高质量的定制品牌图像。它通过各种工具，如产品工作室、模特工作室、背景移除、图像放大器等，为电子商务市场提供AI辅助的创意解决方案。Krut AI的主要优点包括成本节约、效率提升、准确性提高和时间效率。

革命性的AI图像编辑与生成技术，结合了文字指令和视觉语境，实现精准编辑和风格转移。

FLUX.1 Kontext是一款革命性的多模态AI模型，将文本指令与图像编辑和生成相结合，实现精准本地化编辑，保持角色一致性和风格连贯性。该产品适用于营销内容创作、电影制作和设计等专业工作流程。

视觉语言模型，结合图像和文本信息进行智能处理。

Aquila-VL-2B模型是一个基于LLava-one-vision框架训练的视觉语言模型（VLM），选用Qwen2.5-1.5B-instruct模型作为语言模型（LLM），并使用siglip-so400m-patch14-384作为视觉塔。该模型在自建的Infinity-MM数据集上进行训练，包含约4000万图像-文本对。该数据集结合了从互联网收集的开源数据和使用开源VLM模型生成的合成指令数据。Aquila-VL-2B模型的开源，旨在推动多模态性能的发展，特别是在图像和文本的结合处理方面。

多模态视觉语言模型

MouSi是一种多模态视觉语言模型，旨在解决当前大型视觉语言模型（VLMs）面临的挑战。它采用集成专家技术，将个体视觉编码器的能力进行协同，包括图像文本匹配、OCR、图像分割等。该模型引入融合网络来统一处理来自不同视觉专家的输出，并在图像编码器和预训练LLMs之间弥合差距。此外，MouSi还探索了不同的位置编码方案，以有效解决位置编码浪费和长度限制的问题。实验结果表明，具有多个专家的VLMs表现出比孤立的视觉编码器更出色的性能，并随着整合更多专家而获得显著的性能提升。

8亿参数的多语言视觉语言模型，支持OCR、图像描述、视觉推理等功能

CohereForAI的Aya Vision 8B是一个8亿参数的多语言视觉语言模型，专为多种视觉语言任务优化，支持OCR、图像描述、视觉推理、总结、问答等功能。该模型基于C4AI Command R7B语言模型，结合SigLIP2视觉编码器，支持23种语言，具有16K上下文长度。其主要优点包括多语言支持、强大的视觉理解能力以及广泛的适用场景。该模型以开源权重形式发布，旨在推动全球研究社区的发展。根据CC-BY-NC许可协议，用户需遵守C4AI的可接受使用政策。

基于突破性架构的智能图像生成模型

Luma Photon 是一个创新的图像生成模型，以其高度创造性、智能化和个性化而著称。它建立在一个新的突破性架构之上，能够提供超高画质的图像，并且成本效率提高了10倍。Luma Photon 在大规模双盲评估中超越了市场上的所有模型，无论是在质量、创造力还是理解力方面都表现出色，同时在效率上也有了革命性的提升。