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MuLan：为110多种语言适配多语言扩散模型

MuLan是一个开源的多语言扩散模型，旨在为超过110种语言提供无需额外训练即可使用的扩散模型支持。该模型通过适配技术，使得原本需要大量训练数据和计算资源的扩散模型能够快速适应新的语言环境，极大地扩展了扩散模型的应用范围和语言多样性。MuLan的主要优点包括对多种语言的支持、优化的内存使用、以及通过技术报告和代码模型的发布，为研究人员和开发者提供了丰富的资源。

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。

统一的图像生成框架，简化多任务图像生成。

OmniGen是一个创新的扩散框架，它将多种图像生成任务统一到单一模型中，无需特定任务的网络或微调。这一技术简化了图像生成流程，提高了效率，降低了开发和维护成本。

一种用于零样本定制图像生成的扩散自蒸馏技术

Diffusion Self-Distillation是一种基于扩散模型的自蒸馏技术，用于零样本定制图像生成。该技术允许艺术家和用户在没有大量配对数据的情况下，通过预训练的文本到图像的模型生成自己的数据集，进而微调模型以实现文本和图像条件的图像到图像任务。这种方法在保持身份生成任务的性能上超越了现有的零样本方法，并能与每个实例的调优技术相媲美，无需测试时优化。

Stable Diffusion 3.5 Large的三款ControlNets模型

ControlNets for Stable Diffusion 3.5 Large是Stability AI推出的三款图像控制模型，包括Blur、Canny和Depth。这些模型能够提供精确和便捷的图像生成控制，适用于从室内设计到角色创建等多种应用场景。它们在用户偏好的ELO比较研究中排名第一，显示出其在同类模型中的优越性。这些模型在Stability AI社区许可下免费提供给商业和非商业用途，对于年收入不超过100万美元的组织和个人，使用完全免费，并且产出的媒体所有权归用户所有。

AI驱动的动物图像生成器，快速创建高质量动物图像。

Random Animal Generator是一个利用先进人工智能技术的网站，用户可以在短时间内生成高质量、独特的动物图像。这项技术的重要性在于它能够快速满足用户对动物图像的需求，无论是用于娱乐、教育还是设计灵感。产品背景信息显示，该网站由专业的机器学习算法支持，能够提供即时的结果和多样化的动物种类及风格选择。价格方面，网站提供了不同层次的服务选项，以满足不同用户的需求。

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。

多语言生成语言模型

Aya模型是一个大规模的多语言生成性语言模型，能够在101种语言中遵循指令。该模型在多种自动和人类评估中优于mT0和BLOOMZ，尽管它覆盖的语言数量是后者的两倍。Aya模型使用包括xP3x、Aya数据集、Aya集合、DataProvenance集合的一个子集和ShareGPT-Command等多个数据集进行训练，并在Apache-2.0许可下发布，以推动多语言技术的发展。

多语言大型语言模型，支持23种语言

Aya Expanse 32B是由Cohere For AI开发的多语言大型语言模型，拥有32亿参数，专注于提供高性能的多语言支持。它结合了先进的数据仲裁、多语言偏好训练、安全调整和模型合并技术，以支持23种语言，包括阿拉伯语、中文（简体和繁体）、捷克语、荷兰语、英语、法语、德语、希腊语、希伯来语、印地语、印尼语、意大利语、日语、韩语、波斯语、波兰语、葡萄牙语、罗马尼亚语、俄语、西班牙语、土耳其语、乌克兰语和越南语。该模型的发布旨在使社区基础的研究工作更加易于获取，通过发布高性能的多语言模型权重，供全球研究人员使用。

开源视频生成模型

genmoai/models 是一个开源的视频生成模型，代表了视频生成技术的最新进展。该模型名为 Mochi 1，是一个基于 Asymmetric Diffusion Transformer (AsymmDiT) 架构的10亿参数扩散模型，从零开始训练，是迄今为止公开发布的最大的视频生成模型。它具有高保真运动和强提示遵循性，显著缩小了封闭和开放视频生成系统之间的差距。该模型在 Apache 2.0 许可下发布，用户可以在 Genmo 的 playground 上免费试用此模型。

高效能的文本到图像生成模型

Stable Diffusion 3.5 Large Turbo 是一个基于文本生成图像的多模态扩散变换器（MMDiT）模型，采用了对抗性扩散蒸馏（ADD）技术，提高了图像质量、排版、复杂提示理解和资源效率，特别注重减少推理步骤。该模型在生成图像方面表现出色，能够理解和生成复杂的文本提示，适用于多种图像生成场景。它在Hugging Face平台上发布，遵循Stability Community License，适合研究、非商业用途以及年收入少于100万美元的组织或个人免费使用。

高性能的文本到图像生成模型

Stable Diffusion 3.5 Large 是一个基于文本生成图像的多模态扩散变换器（MMDiT）模型，由 Stability AI 开发。该模型在图像质量、排版、复杂提示理解和资源效率方面都有显著提升。它使用三个固定的预训练文本编码器，并通过 QK 归一化技术提高训练稳定性。此外，该模型在训练数据和策略上使用了包括合成数据和过滤后的公开可用数据。Stable Diffusion 3.5 Large 模型在遵守社区许可协议的前提下，可以免费用于研究、非商业用途，以及年收入少于100万美元的组织或个人的商业用途。

轻量级推理模型，用于生成高质量图像

Stable Diffusion 3.5是一个用于简单推理的轻量级模型，它包含了文本编码器、VAE解码器和核心MM-DiT技术。该模型旨在帮助合作伙伴组织实现SD3.5，并且可以用于生成高质量的图像。它的重要性在于其高效的推理能力和对资源的低要求，使得广泛的用户群体能够使用和享受生成图像的乐趣。该模型遵循Stability AI Community License Agreement，并且可以免费使用。

强大的图像生成模型

Stable Diffusion 3.5是Stability AI推出的一款图像生成模型，具有多种变体，包括Stable Diffusion 3.5 Large和Stable Diffusion 3.5 Large Turbo。这些模型可高度定制，能在消费级硬件上运行，并且根据Stability AI社区许可协议，可以免费用于商业和非商业用途。该模型的发布体现了Stability AI致力于让视觉媒体变革的工具更易于获取、更前沿、更自由的使命。

开源的去蒸馏FLUX模型

LibreFLUX是一个基于Apache 2.0许可的开源版本，提供了完整的T5上下文长度，使用注意力掩码，恢复了分类器自由引导，并去除了大部分FLUX美学微调/DPO。这意味着它比基础FLUX更不美观，但有潜力更容易地微调到任何新的分布。LibreFLUX的开发秉承开源软件的核心原则，即使用困难，比专有解决方案更慢、更笨拙，并且审美停留在21世纪初。

利用随机微分方程进行语义图像反转和编辑

RF-Inversion是一个专注于图像生成和编辑的技术，它通过随机微分方程（SDE）来实现图像的反转和编辑。这项技术的主要优点在于它不需要额外的训练、潜在优化、提示调整或复杂的注意力处理器，即可实现高效的图像反转和编辑。RF-Inversion在零样本反转和编辑方面表现出色，超越了以往的工作，在笔画到图像合成和语义图像编辑方面，通过大规模人类评估确认了用户偏好。该技术背景信息显示，它由德克萨斯大学奥斯汀分校和谷歌的研究人员共同开发，得到了NSF资助和其他研究合作奖的支持。

逆向绘画技术，重现绘画过程

Inverse Painting 是一种基于扩散模型的方法，能够从一幅目标画作生成绘画过程的时间流逝视频。该技术通过训练学习真实艺术家的绘画过程，能够处理多种艺术风格，并生成类似人类艺术家的绘画过程视频。它结合了文本和区域理解，定义了一组绘画指令，并使用新颖的扩散基础渲染器更新画布。该技术不仅能够处理训练中有限的丙烯画风格，还能为广泛的艺术风格和流派提供合理的结果。

最先进的图像生成模型

FLUX1.1 [pro] 是 Black Forest Labs 发布的最新图像生成模型，它在速度和图像质量上都有显著提升。该模型提供六倍于前代的速度，同时改善了图像质量、提示遵循度和多样性。FLUX1.1 [pro] 还提供了更高级的定制化选项，以及更优的性价比，适合需要高效、高质量图像生成的开发者和企业。

多语言大型语言模型

Llama 3.2是由Meta公司推出的多语言大型语言模型（LLMs），包含1B和3B两种规模的预训练和指令调优生成模型。这些模型在多种语言对话用例中进行了优化，包括代理检索和总结任务。Llama 3.2在许多行业基准测试中的表现优于许多现有的开源和封闭聊天模型。

集成空间编织注意力，提升扩散模型的高保真条件

HelloMeme是一个集成了空间编织注意力的扩散模型，旨在将高保真和丰富的条件嵌入到图像生成过程中。该技术通过提取驱动视频中的每一帧特征，并将其作为输入到HMControlModule，从而生成视频。通过进一步优化Animatediff模块，提高了生成视频的连续性和保真度。此外，HelloMeme还支持通过ARKit面部混合形状控制生成的面部表情，以及基于SD1.5的Lora或Checkpoint，实现了框架的热插拔适配器，不会影响T2I模型的泛化能力。

高保真新视角合成的视频扩散模型

ViewCrafter 是一种新颖的方法，它利用视频扩散模型的生成能力以及基于点的表示提供的粗略3D线索，从单个或稀疏图像合成通用场景的高保真新视角。该方法通过迭代视图合成策略和相机轨迹规划算法，逐步扩展3D线索和新视角覆盖的区域，从而扩大新视角的生成范围。ViewCrafter 可以促进各种应用，例如通过优化3D-GS表示实现沉浸式体验和实时渲染，以及通过场景级文本到3D生成实现更富有想象力的内容创作。

谷歌旗下领先的人工智能研究公司

Google DeepMind 是谷歌旗下的一家领先的人工智能公司，专注于开发先进的机器学习算法和系统。DeepMind 以其在深度学习和强化学习领域的开创性工作而闻名，其研究涵盖了从游戏到医疗保健等多个领域。DeepMind 的目标是通过构建智能系统来解决复杂的问题，推动科学和医学的进步。

用于精确控制扩散模型中概念的低秩适配器

Concept Sliders 是一种用于精确控制扩散模型中概念的技术，它通过低秩适配器（LoRA）在预训练模型之上进行应用，允许艺术家和用户通过简单的文本描述或图像对来训练控制特定属性的方向。这种技术的主要优点是能够在不改变图像整体结构的情况下，对生成的图像进行细微调整，如眼睛大小、光线等，从而实现更精细的控制。它为艺术家提供了一种新的创作表达方式，同时解决了生成模糊或扭曲图像的问题。

AI脚本集合，主要用于Stable Diffusion模型。

ai-toolkit是一个研究性质的GitHub仓库，由Ostris创建，主要用于Stable Diffusion模型的实验和训练。它包含了各种AI脚本，支持模型训练、图像生成、LoRA提取器等。该工具包仍在开发中，可能存在不稳定性，但提供了丰富的功能和高度的自定义性。

高效训练高质量文本到图像扩散模型

ml-mdm是一个Python包，用于高效训练高质量的文本到图像扩散模型。该模型利用Matryoshka扩散模型技术，能够在1024x1024像素的分辨率上训练单一像素空间模型，展现出强大的零样本泛化能力。

图像生成领域的革新工具。

Amazon Titan Image Generator v2是AWS推出的一款AI图像生成模型，它通过使用参考图像、编辑现有视觉效果、去除背景、生成图像变体以及安全定制模型来保持品牌风格和主题一致性，从而简化工作流程、提高生产力，并将创意愿景变为现实。

高保真3D头像生成模型

RodinHD是一个基于扩散模型的高保真3D头像生成技术，由Bowen Zhang、Yiji Cheng等研究者开发，旨在从单一肖像图像生成细节丰富的3D头像。该技术解决了现有方法在捕捉发型等复杂细节时的不足，通过新颖的数据调度策略和权重整合正则化项，提高了解码器渲染锐利细节的能力。此外，通过多尺度特征表示和交叉注意力机制，优化了肖像图像的引导效果，生成的3D头像在细节上显著优于以往方法，并且能够泛化到野外肖像输入。

多语言大型语音生成模型，提供全栈推理、训练和部署能力。

CosyVoice 是一个多语言的大型语音生成模型，它不仅支持多种语言的语音生成，还提供了从推理到训练再到部署的全栈能力。该模型在语音合成领域具有重要性，因为它能够生成自然流畅、接近真人的语音，适用于多种语言环境。CosyVoice 的背景信息显示，它是由 FunAudioLLM 团队开发，使用了 Apache-2.0 许可证。

可控视频和图像生成技术

ControlNeXt是一个开源的图像和视频生成模型，它通过减少高达90%的可训练参数，实现了更快的收敛速度和卓越的效率。该项目支持多种控制信息形式，并且可以与LoRA技术结合使用，以改变风格并确保更稳定的生成效果。

高效渲染被遮挡的人体

OccFusion是一种创新的人体渲染技术，利用3D高斯散射和预训练的2D扩散模型，即使在人体部分被遮挡的情况下也能高效且高保真地渲染出完整的人体图像。这项技术通过三个阶段的流程：初始化、优化和细化，显著提高了在复杂环境下人体渲染的准确性和质量。