产品库

一种新的文本条件高分辨率生成模型

Phased Consistency Model（PCM）是一种新型的生成模型，旨在解决Latent Consistency Model（LCM）在文本条件高分辨率生成中的局限性。PCM通过创新的策略在训练和推理阶段提高了生成质量，并通过广泛的实验验证了其在不同步骤（1步、2步、4步、8步、16步）下与Stable Diffusion和Stable Diffusion XL基础模型的结合效果。

Stability AI 生成模型是一个开源的生成模型库。

Stability AI 生成模型是一个开源的生成模型库，提供了各种生成模型的训练、推理和应用功能。该库支持各种生成模型的训练，包括基于 PyTorch Lightning 的训练，提供了丰富的配置选项和模块化的设计。用户可以使用该库进行生成模型的训练，并通过提供的模型进行推理和应用。该库还提供了示例训练配置和数据处理的功能，方便用户进行快速上手和定制。

音乐生成模型，结合文本和音频条件进行控制。

JASCO是一个结合了符号和基于音频的条件的文本到音乐生成模型，它能够根据全局文本描述和细粒度的局部控制生成高质量的音乐样本。JASCO基于流匹配建模范式和一种新颖的条件方法，允许音乐生成同时受到局部（例如和弦）和全局（文本描述）的控制。通过信息瓶颈层和时间模糊来提取与特定控制相关的信息，允许在同一个文本到音乐模型中结合符号和基于音频的条件。

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。

基于文本条件的3D发型生成模型

HAAR是一种基于文本输入的生成模型，可生成逼真的3D发型。它采用文本提示作为输入，生成准备用于各种计算机图形动画应用的3D发型资产。与当前基于AI的生成模型不同，HAAR利用3D发丝作为基础表示，通过2D视觉问答系统自动注释生成的合成发型模型。我们提出了一种基于文本引导的生成方法，使用条件扩散模型在潜在的发型UV空间生成引导发丝，并使用潜在的上采样过程重建含有数十万发丝的浓密发型，给定文本描述。生成的发型可以使用现成的计算机图形技术进行渲染。

一种用于图像生成的模型。

IPAdapter-Instruct是Unity Technologies开发的一种图像生成模型，它通过在transformer模型上增加额外的文本嵌入条件，使得单一模型能够高效地执行多种图像生成任务。该模型主要优点在于能够通过'Instruct'提示，在同一工作流中灵活地切换不同的条件解释，例如风格转换、对象提取等，同时保持与特定任务模型相比的最小质量损失。

生成条件文本或图像的 3D 对象

Shap-E 是一个生成条件 3D 隐函数的官方代码和模型发布库。它可以根据文本或图像生成 3D 对象。该产品采用了最新的生成模型，可以根据给定的提示生成与之相关的三维模型。

基于先进AI模型，能精准识别AI生成文本，中英文检测能力出色。

朱雀大模型检测是腾讯推出的AI文本检测工具。它利用多种先进AI模型，经数百万级数据训练，能精准识别AI与人类书写模式。在中文数据处理上表现尤为出色，为内容创作者、教育工作者等提供了有力的检测支持，帮助他们辨别文本来源，确保内容原创性。该产品目前处于特邀测试阶段，具体价格和定位尚未明确。

自适应条件选择，提升文本到图像生成控制力

DynamicControl是一个用于提升文本到图像扩散模型控制力的框架。它通过动态组合多样的控制信号，支持自适应选择不同数量和类型的条件，以更可靠和详细地合成图像。该框架首先使用双循环控制器，利用预训练的条件生成模型和判别模型，为所有输入条件生成初始真实分数排序。然后，通过多模态大型语言模型（MLLM）构建高效条件评估器，优化条件排序。DynamicControl联合优化MLLM和扩散模型，利用MLLM的推理能力促进多条件文本到图像任务，最终排序的条件输入到并行多控制适配器，学习动态视觉条件的特征图并整合它们以调节ControlNet，增强对生成图像的控制。

开源文本到图像生成模型

AuraFlow v0.3是一个完全开源的基于流的文本到图像生成模型。与之前的版本AuraFlow-v0.2相比，该模型经过了更多的计算训练，并在美学数据集上进行了微调，支持各种宽高比，宽度和高度可达1536像素。该模型在GenEval上取得了最先进的结果，目前处于beta测试阶段，正在不断改进中，社区反馈非常重要。

开源的基于流的文本到图像生成模型

AuraFlow v0.1是一个完全开源的、基于流的文本到图像生成模型，它在GenEval上达到了最先进的结果。目前模型处于beta阶段，正在不断改进中，社区反馈至关重要。感谢两位工程师@cloneofsimo和@isidentical将此项目变为现实，以及为该项目奠定基础的研究人员。

通过文本生成高质量AI视频

Sora视频生成器是一个可以通过文本生成高质量AI视频的在线网站。用户只需要输入想要生成视频的文本描述,它就可以使用OpenAI的Sora AI模型,转换成逼真的视频。网站还提供了丰富的视频样例,详细的使用指南和定价方案等。

更高效、先进的文本和图像生成模型

CM3leon是一款集文本到图像和图像到文本生成于一身的先进模型。它采用了适应自文本模型的训练配方，包括大规模检索增强预训练阶段和多任务监督微调阶段。CM3leon具有与自回归模型相似的多样性和有效性，同时训练成本低、推理效率高。它是一种因果屏蔽的混合模态（CM3）模型，可以根据任意图像和文本内容生成文本和图像序列。相比以往只能进行文本到图像或图像到文本生成的模型，CM3leon在多模态生成方面具有更高的功能拓展。

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。

ImagenHub:标准化条件图像生成模型的推理和评估

ImagenHub是一个一站式库,用于标准化所有条件图像生成模型的推理和评估。该项目首先定义了七个突出的任务并创建了高质量的评估数据集。其次,我们构建了一个统一的推理管道来确保公平比较。第三,我们设计了两个人工评估指标,即语义一致性和感知质量,并制定了全面的指南来评估生成的图像。我们训练专家评审员根据提出的指标来评估模型输出。该人工评估在76%的模型上实现了高的评估者间一致性。我们全面地评估了约30个模型,并观察到三个关键发现:(1)现有模型的性能普遍不令人满意,除了文本引导的图像生成和主题驱动的图像生成外,74%的模型整体得分低于0.5。(2)我们检查了已发表论文中的声明,发现83%的声明是正确的。(3)除了主题驱动的图像生成外,现有的自动评估指标都没有高于0.2的斯皮尔曼相关系数。未来,我们将继续努力评估新发布的模型,并更新排行榜以跟踪条件图像生成领域的进展。

使用简单的提示和图像生成视频片段。

Adobe Firefly 是一款基于人工智能技术的视频生成工具。它能够根据用户提供的简单提示或图像快速生成高质量的视频片段。该技术利用先进的 AI 算法，通过对大量视频数据的学习和分析，实现自动化的视频创作。其主要优点包括操作简单、生成速度快、视频质量高。Adobe Firefly 面向创意工作者、视频制作者以及需要快速生成视频内容的用户，提供高效、便捷的视频创作解决方案。目前该产品处于 Beta 测试阶段，用户可以免费使用，未来可能会根据市场需求和产品发展进行定价和定位。

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。

生成高保真音乐的文本到音频模型

MusicLM是一个模型，可以根据文本描述生成高保真音乐。它可以生成24kHz的音频，音乐风格和文本描述一致，并支持根据旋律进行条件生成。通过使用MusicCaps数据集，模型在音频质量和与文本描述的一致性方面优于之前的系统。MusicLM可以应用于不同的场景，如生成音乐片段、根据画作描述生成音乐等。

免费方便的 Midjourney 生成 prompt提示工具

Midjourney 提示词生成器是一个辅助撰写 Midjourney prompt 的免费在线工具。工具支持自动翻译，还可以根据用户的需求选择模板，如 3D 渲染微缩模型、极简线条纹身风格、互联网风格插画、水彩画和极简 LOGO 风格，并生成模板对应的提示词。此外，用户还可以选择画面尺寸、模型版本、景深、质量和风格化等选项，快速产出一条高质量的提示词。

利用尖端AI技术，将创意转化为高质量图像。

Flux AI 图像生成器是由Black Forest Labs开发的，基于革命性的Flux系列模型，提供尖端的文本到图像技术。该产品通过其120亿参数的模型，能够精确解读复杂的文本提示，创造出多样化、高保真的图像。Flux AI 图像生成器不仅适用于个人艺术创作，也可用于商业应用，如品牌视觉、社交媒体内容等。它提供三种不同的版本以满足不同用户的需求：Flux Pro、Flux Dev和Flux Schnell。

生成无限长度视频的文本条件视频生成技术

FIFO-Diffusion是一种基于预训练扩散模型的新颖推理技术，用于文本条件视频生成。它能够无需训练生成无限长的视频，通过迭代执行对角去噪，同时处理队列中一系列连续帧的逐渐增加的噪声水平；该方法在头部出队一个完全去噪的帧，同时在尾部入队一个新的随机噪声帧。此外，引入了潜在分割来减少训练推理差距，并通过前瞻去噪来利用前向引用的好处。

实时文本转图像生成模型

SDXL Turbo是一种实时文本到图像模型，基于一种名为对抗扩散蒸馏（ADD）的新蒸馏技术。该模型能够在单步内合成图像输出，并在维持高采样保真度的同时实现实时文本到图像输出。SDXL Turbo还提供了主要改进，包括推理速度的显著提高。

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。

表情包生成器

SDXL表情包生成器是一款基于Apple表情包的Fine-tune模型，可以根据输入的图片生成表情包。用户可以通过上传图片、选择输出图片的大小和数量、选择不同的refine style等参数来生成自己想要的表情包。该产品的优势在于生成速度快、效果好、操作简单，适用于需要大量表情包的用户。定价方面，该产品提供免费试用版和付费版，付费版价格根据使用情况而定。

利用AI技术生成高质量句子的在线工具

AI句子生成器是一个基于人工智能技术的在线工具，它能够根据用户提供的主题和类型生成连贯且上下文相关的句子。这项技术对于作家、学生和任何希望提高写作技能的人都非常有价值。它通过复杂的自然语言处理技术和机器学习模型，确保每个生成的句子都是定制化的，以满足用户的需求。AI句子生成器的主要优点包括简化写作过程、节省时间、激发创造力，并帮助用户生成多样化的句子结构和语调，提高整体写作风格。

新一代文本到图像生成AI模型

Stable Diffusion 3是stability公司推出的新一代文本到图像生成AI模型,相比早期版本在多主体提示、图像质量和拼写能力等方面都有了极大提升。该模型采用了diffusion transformer架构和flow matching技术,参数量范围从800M到8B不等,提供了从个人用户到企业客户多种部署方案。主要功能包括:高质量图片生成、支持多主体、拼写错误纠正等。典型应用场景有:数字艺术创作、图片编辑、游戏和电影制作等。相比早期版本,该AI助手具有更强大的理解和创作能力,是新一代安全、开放、普惠的生成式AI典范。

统一图像生成

UNIMO-G是一个简单的多模态条件扩散框架，用于处理交错的文本和视觉输入。它包括两个核心组件：用于编码多模态提示的多模态大语言模型（MLLM）和用于基于编码的多模态输入生成图像的条件去噪扩散网络。我们利用两阶段训练策略来有效地训练该框架：首先在大规模文本-图像对上进行预训练，以开发条件图像生成能力，然后使用多模态提示进行指导调整，以实现统一图像生成能力。我们采用了精心设计的数据处理流程，包括语言接地和图像分割，用于构建多模态提示。UNIMO-G在文本到图像生成和零样本主题驱动合成方面表现出色，并且在生成涉及多个图像实体的复杂多模态提示的高保真图像方面非常有效。

小型多模态模型，支持图像和文本生成

Fuyu-8B是由Adept AI训练的多模态文本和图像转换模型。它具有简化的架构和训练过程，易于理解、扩展和部署。它专为数字代理设计，可以支持任意图像分辨率，回答关于图表和图形的问题，回答基于UI的问题，并对屏幕图像进行细粒度定位。它的响应速度很快，可以在100毫秒内处理大型图像。尽管针对我们的用例进行了优化，但它在标准图像理解基准测试中表现良好，如视觉问答和自然图像字幕。请注意，我们发布的模型是一个基础模型，我们希望您根据具体的用例进行微调，例如冗长的字幕或多模态聊天。在我们的经验中，该模型对于少样本学习和各种用例的微调都表现良好。

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。