产品库

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。

开放源代码的 8B 参数文本到图像扩散模型。

Flex.2 是当前最灵活的文本到图像扩散模型，具备内置的重绘和通用控制功能。它是一个开源项目，由社区支持，旨在推动人工智能的民主化。Flex.2 具备 8 亿参数，支持 512 个令牌长度输入，并符合 OSI 的 Apache 2.0 许可证。此模型可以在许多创意项目中提供强大的支持。用户可以通过反馈不断改善模型，推动技术进步。

Inductive Moment Matching 是一种新型的生成模型，用于高质量图像生成。

Inductive Moment Matching (IMM) 是一种先进的生成模型技术，主要用于高质量图像生成。该技术通过创新的归纳矩匹配方法，显著提高了生成图像的质量和多样性。其主要优点包括高效性、灵活性以及对复杂数据分布的强大建模能力。IMM 由 Luma AI 和斯坦福大学的研究团队开发，旨在推动生成模型领域的发展，为图像生成、数据增强和创意设计等应用提供强大的技术支持。该项目开源了代码和预训练模型，方便研究人员和开发者快速上手和应用。

私密且无审查的人工智能平台，提供文本、图像和代码生成等功能。

Venice 是一个以隐私保护为核心的人工智能平台，提供文本生成、图像生成和代码生成等多种功能。它强调用户数据的私密性，所有数据仅存储在用户设备上，不会上传至服务器。该平台利用领先的开源 AI 技术，提供无审查、无偏见的智能服务，旨在为用户提供一个自由探索创意和知识的环境。Venice 提供免费和付费两种账户选项，付费用户可享受更高分辨率的图像、无水印、无限制的提示次数等高级功能。

Janus-Pro-7B 是一个新型的自回归框架，统一多模态理解和生成。

Janus-Pro-7B 是一个强大的多模态模型，能够同时处理文本和图像数据。它通过分离视觉编码路径，解决了传统模型在理解和生成任务中的冲突，提高了模型的灵活性和性能。该模型基于 DeepSeek-LLM 架构，使用 SigLIP-L 作为视觉编码器，支持 384x384 的图像输入，并在多模态任务中表现出色。其主要优点包括高效性、灵活性和强大的多模态处理能力。该模型适用于需要多模态交互的场景，例如图像生成和文本理解。

定制化漫画生成模型，连接多模态LLMs和扩散模型。

DiffSensei是一个结合了多模态大型语言模型（LLMs）和扩散模型的定制化漫画生成模型。它能够根据用户提供的文本提示和角色图像，生成可控制的黑白漫画面板，并具有灵活的角色适应性。这项技术的重要性在于它将自然语言处理与图像生成相结合，为漫画创作和个性化内容生成提供了新的可能性。DiffSensei模型以其高质量的图像生成、多样化的应用场景以及对资源的高效利用而受到关注。目前，该模型在GitHub上公开，可以免费下载使用，但具体的使用可能需要一定的计算资源。

手訫风格的铅笔素描生成模型

shou_xin是一个基于文本到图像的生成模型，它能够根据用户提供的文本提示生成具有手訫风格的铅笔素描图像。这个模型使用了diffusers库和lora技术，以实现高质量的图像生成。shou_xin模型以其独特的艺术风格和高效的图像生成能力在图像生成领域占有一席之地，特别适合需要快速生成具有特定艺术风格的图像的用户。

从单张图片重建逼真的3D人体模型

PSHuman是一个创新的框架，它利用多视图扩散模型和显式重构技术，从单张图片中重建出逼真的3D人体模型。这项技术的重要性在于它能够处理复杂的自遮挡问题，并且在生成的面部细节上避免了几何失真。PSHuman通过跨尺度扩散模型联合建模全局全身形状和局部面部特征，实现了细节丰富且保持身份特征的新视角生成。此外，PSHuman还通过SMPL-X等参数化模型提供的身体先验，增强了不同人体姿态下的跨视图身体形状一致性。PSHuman的主要优点包括几何细节丰富、纹理保真度高以及泛化能力强。

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。

从单张图片创建可控3D和4D场景的视频扩散模型

DimensionX是一个基于视频扩散模型的3D和4D场景生成技术，它能够从单张图片中创建出具有可控视角和动态变化的三维和四维场景。这项技术的主要优点包括高度的灵活性和逼真度，能够根据用户提供的提示词生成各种风格和主题的场景。DimensionX的背景信息显示，它是由一群研究人员共同开发的，旨在推动图像生成技术的发展。目前，该技术是免费提供给研究和开发社区使用的。

训练无关的区域提示扩散变换器模型

Regional-Prompting-FLUX是一种训练无关的区域提示扩散变换器模型，它能够在无需训练的情况下，为扩散变换器（如FLUX）提供细粒度的组合文本到图像生成能力。该模型不仅效果显著，而且与LoRA和ControlNet高度兼容，能够在保持高速度的同时减少GPU内存的使用。

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。

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。

文本到图像生成模型，支持高分辨率图像生成

由清华大学团队开发的文本到图像生成模型，开源，在图像生成领域有广泛应用前景，有高分辨率输出等优点。

一键式创意图像生成模型

FLUX.1-dev-LoRA-One-Click-Creative-Template 是一个基于 LoRA 训练的图像生成模型，由 Shakker-Labs 提供。该模型专注于创意照片生成，能够将用户的文本提示转化为具有创意性的图像。模型使用了先进的文本到图像的生成技术，特别适合需要快速生成高质量图像的用户。它是基于 Hugging Face 平台，可以方便地进行部署和使用。模型的非商业使用是免费的，但商业使用需要遵守相应的许可协议。

动漫风格图像生成模型

Momo XL是一个基于SDXL的动漫风格模型，经过微调，能够生成高质量、细节丰富、色彩鲜艳的动漫风格图像。它特别适合艺术家和动漫爱好者使用，并且支持基于标签的提示，确保输出结果的准确性和相关性。此外，Momo XL还兼容大多数LoRA模型，允许用户进行多样化的定制和风格转换。

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。

与AI一起打破界限，创造无限可能。

阿水AI6.0是一款集成了多种人工智能技术的聊天工具，它能够提供文章改写、广告营销文案创作、编程助手、办公达人、知心好友、家庭助手、出行助手、社交平台内容创作、视频脚本创作等服务。它代表了人工智能技术在自然语言处理和图像生成领域的最新进展，通过提供多样化的智能服务，帮助用户在工作和生活中提高效率，激发创造力。

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。

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。

生成新视角的图像，保持语义信息。

GenWarp是一个用于从单张图像生成新视角图像的模型，它通过语义保持的生成变形框架，使文本到图像的生成模型能够学习在哪里变形和在哪里生成。该模型通过增强交叉视角注意力与自注意力来解决现有方法的局限性，通过条件化生成模型在源视图图像上，并纳入几何变形信号，提高了在不同领域场景下的性能。

设计物理产品的现代方式

SuperCraft是一个在线平台，允许用户通过无限协作画布和基于节点的流程来设计出色的物理产品。它利用生成式人工智能技术，将草图转化为逼真的产品图像，自动生成产品的3D渲染图，让用户能够从三维角度更好地感受设计。

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。

深度学习模型训练脚本集

x-flux是由XLabs AI团队发布的深度学习模型训练脚本集，包括LoRA和ControlNet模型。这些模型使用DeepSpeed进行训练，支持512x512和1024x1024图片尺寸，并且提供了相应的训练配置文件和示例。x-flux模型训练旨在提高图像生成的质量和效率，对于AI图像生成领域具有重要意义。

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。

数字绘画行为的人工智能模型

Paints-UNDO是一个旨在提供人类绘画行为基础模型的项目，希望未来的AI模型能更好地满足人类艺术家的真实需求。项目名称'Paints-Undo'的灵感来源于模型输出看起来像是在数字绘画软件中多次按下'撤销'按钮（通常是Ctrl+Z）。

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。

多轮交互式图像生成技术

AutoStudio是一个基于大型语言模型的多轮交互式图像生成框架，它通过三个代理与一个基于稳定扩散的代理来生成高质量图像。该技术在多主题一致性方面取得了显著进步，通过并行UNet结构和主题初始化生成方法，提高了图像生成的质量和一致性。

个性化图像生成工具

Midjourney是一个独立的研究实验室，专注于探索新的思想媒介和扩展人类想象力。它是一个自筹资金的小团队，专注于设计、人类基础设施和人工智能。Midjourney Personalization通过用户对图像对的评分来学习用户的偏好，并根据这些偏好生成个性化的图像。