产品库

4K文本到图像生成的扩散变换器

PixArt-Sigma是一个基于PyTorch的模型定义、预训练权重和推理/采样代码的集合，用于探索4K文本到图像生成的弱到强训练扩散变换器。它支持从低分辨率到高分辨率的图像生成，提供了多种功能和优势，如快速体验、用户友好的代码库和多种模型选择。

AI图像生成API，提供高质量的4K图像生成和编辑功能。

Picogen AI Image API是一个领先的AI图像生成平台，提供与Midjourney, Stable Diffusion和DALL-E相媲美的高质量图像生成服务。它支持生成高达4K分辨率的图像，并且具备图像合并、背景移除和8K分辨率的图像放大等高级功能。Picogen旨在为数字营销人员、平面设计师、内容创作者等专业人士提供强大的视觉内容创作工具。

CogView4 是一个支持中文和英文的高分辨率文本到图像生成模型。

CogView4 是由清华大学开发的先进文本到图像生成模型，基于扩散模型技术，能够根据文本描述生成高质量图像。它支持中文和英文输入，并且可以生成高分辨率图像。CogView4 的主要优点是其强大的多语言支持和高质量的图像生成能力，适合需要高效生成图像的用户。该模型在 ECCV 2024 上展示，具有重要的研究和应用价值。

高分辨率、高效率的文本到图像生成框架

Sana是一个由NVIDIA开发的文本到图像生成框架，能够高效生成高达4096×4096分辨率的图像。Sana以其快速的速度和强大的文本图像对齐能力，使得在笔记本电脑GPU上也能部署。它是一个基于线性扩散变换器(text-to-image generative model)的模型，拥有1648M参数，专门用于生成1024px基础的多尺度高宽图像。Sana模型的主要优点包括高分辨率图像生成、快速的合成速度以及强大的文本图像对齐能力。Sana模型的背景信息显示，它是基于开源代码开发的，可以在GitHub上找到源代码，同时它也遵循特定的许可证（CC BY-NC-SA 4.0 License）。

高分辨率文本到图像合成模型

Meissonic是一个非自回归的掩码图像建模文本到图像合成模型，能够生成高分辨率的图像。它被设计为可以在消费级显卡上运行。这项技术的重要性在于其能够利用现有的硬件资源，为用户带来高质量的图像生成体验，同时保持了较高的运行效率。Meissonic的背景信息包括其在arXiv上发表的论文，以及在Hugging Face上的模型和代码。

高分辨率、高效率的文本到图像生成框架

Sana是一个由NVIDIA开发的文本到图像的生成框架，能够高效生成高达4096×4096分辨率的图像。Sana以其快速的速度、强大的文本图像对齐能力以及可在笔记本电脑GPU上部署的特性而著称。该模型基于线性扩散变换器，使用预训练的文本编码器和空间压缩的潜在特征编码器，代表了文本到图像生成技术的最新进展。Sana的主要优点包括高分辨率图像生成、快速合成、笔记本电脑GPU上的可部署性，以及开源的代码，使其在研究和实际应用中具有重要价值。

高分辨率、多语言支持的文本到图像生成模型

Sana是一个由NVIDIA开发的文本到图像的框架，能够高效生成高达4096×4096分辨率的图像。该模型以惊人的速度合成高分辨率、高质量的图像，并保持强大的文本-图像对齐能力，可部署在笔记本电脑GPU上。Sana模型基于线性扩散变换器，使用预训练的文本编码器和空间压缩的潜在特征编码器，支持Emoji、中文和英文以及混合提示。

高效率、高分辨率的文本到图像生成框架

Sana是一个由NVIDIA开发的文本到图像的生成框架，能够高效生成高达4096×4096分辨率的图像。Sana以其快速的速度和强大的文本图像对齐能力，可以在笔记本电脑GPU上部署，代表了图像生成技术的一个重要进步。该模型基于线性扩散变换器，使用预训练的文本编码器和空间压缩的潜在特征编码器，能够根据文本提示生成和修改图像。Sana的开源代码可在GitHub上找到，其研究和应用前景广阔，尤其在艺术创作、教育工具和模型研究等方面。

高分辨率、高效率的文本到图像生成框架

Sana是一个由NVIDIA开发的文本到图像生成框架，能够高效生成高达4096×4096分辨率的高清晰度、高文本-图像一致性的图像，并且速度极快，可以在笔记本电脑GPU上部署。Sana模型基于线性扩散变换器，使用预训练的文本编码器和空间压缩的潜在特征编码器。该技术的重要性在于其能够快速生成高质量的图像，对于艺术创作、设计和其他创意领域具有革命性的影响。Sana模型遵循CC BY-NC-SA 4.0许可协议，源代码可在GitHub上找到。

高分辨率、多语言文本到图像生成模型

Sana是一个由NVIDIA开发的文本到图像的框架，能够高效生成高达4096×4096分辨率的图像。Sana能够以极快的速度合成高分辨率、高质量的图像，并且具有强烈的文本-图像对齐能力，可以在笔记本电脑GPU上部署。该模型基于线性扩散变换器，使用固定预训练的文本编码器和空间压缩的潜在特征编码器，支持英文、中文和表情符号混合提示。Sana的主要优点包括高效率、高分辨率图像生成能力以及多语言支持。

动漫风格图像超分辨率增强

waifu2x是一个使用深度卷积神经网络进行动漫风格艺术作品的单图像超分辨率增强的工具。它支持照片和艺术作品，并具有降噪和放大功能。您可以选择不同的降噪和放大程度。waifu2x使用简单，适用于各种图像增强需求。您可以通过网站使用waifu2x。

免费 AI 创作工具，生成图像、视频及 4K 增强。

vivago.ai 是一个免费的 AI 生成工具和社区，提供文本转图像、图像转视频等功能，让创作变得更加简单高效。用户可以免费生成高质量的图像和视频，支持多种 AI 编辑工具，方便用户进行创作和分享。该平台的定位是为广大创作者提供易用的 AI 工具，满足他们在视觉创作上的需求。

基于GAN的图像超分辨率模型

AuraSR-v2是一个基于生成对抗网络（GAN）的图像超分辨率模型，专为放大生成的图像而设计，是GigaGAN论文的一个变体。该模型的PyTorch实现基于非官方的lucidrains/gigagan-pytorch仓库。它能够显著提高图像的分辨率，同时保持图像质量，对于需要高清图像输出的应用场景尤为重要。

PIXART-Σ是一个用于4K文本到图像生成的扩散变换器模型（Diffusion Transformer）

PIXART-Σ是一个直接生成4K分辨率图像的扩散变换器模型，相较于前身PixArt-α，它提供了更高的图像保真度和与文本提示更好的对齐。PIXART-Σ的关键特性包括高效的训练过程，它通过结合更高质量的数据，从“较弱”的基线模型进化到“更强”的模型，这一过程被称为“弱到强训练”。PIXART-Σ的改进包括使用更高质量的训练数据和高效的标记压缩。

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。

高分辨率图像合成

luosiallen/latent-consistency-model 是一个用于合成高分辨率图像的模型。它使用少量的推理步骤来生成具有良好一致性的图像。该模型支持自定义的输入提示和参数调整，可生成逼真的艺术品、人像等图像。

高分辨率图像生成模型

FLUX1.1 [pro] 是一款高分辨率图像生成模型，支持高达4MP的图像分辨率，同时保持每样本仅10秒的生成时间。FLUX1.1 [pro] – ultra模式能够在不牺牲速度的情况下，生成四倍于标准分辨率的图像，性能基准测试显示其生成速度超过同类高分辨率模型2.5倍以上。此外，FLUX1.1 [pro] – raw模式为追求真实感的创作者提供了更自然、更少合成感的图像生成效果，显著提高了人物多样性和自然摄影的真实性。该模型以每张图片0.06美元的竞争力价格提供。

高效率的高分辨率图像合成框架

Sana是一个文本到图像的框架，能够高效生成高达4096×4096分辨率的图像。它以极快的速度合成高分辨率、高质量的图像，并保持强大的文本-图像对齐，可以部署在笔记本电脑GPU上。Sana的核心设计包括深度压缩自编码器、线性扩散变换器（DiT）、仅解码器的小型语言模型作为文本编码器，以及高效的训练和采样策略。Sana-0.6B与现代大型扩散模型相比，体积小20倍，测量吞吐量快100倍以上。此外，Sana-0.6B可以部署在16GB笔记本电脑GPU上，生成1024×1024分辨率图像的时间少于1秒。Sana使得低成本的内容创作成为可能。

一步生成高分辨率图像

SDXL-Lightning是字节跳动开发的图像生成模型,能够在一步或少步骤内生成高达1024像素分辨率的高质量图像。该模型通过渐进式对抗式蒸馏,显著提升了图像生成速度,使其可应用于需要快速响应的场景。模型已开源,支持兼容LoRA模块和其他控制插件,可广泛用于文本到图像生成任务。

用文本生成4K分辨率的惊艳AI艺术图像

AI Illustwitter是一个简单易用的工具，可以在几秒钟内从文本描述中生成漂亮的AI艺术图像。该工具支持生成高分辨率（4K: 4026x4026像素）的图像，可用于艺术作品、设计原型、社交媒体帖子、故事、新闻等。AI Illustwitter使用最先进的AI文本到图像模型，帮助您在几秒钟内将设计可视化。您可以使用AI Illustwitter的增强现实功能在增强现实中查看生成的图像，例如您可以使用AI Illustwitter的AR功能在您的房子中查看设计的家具。AI Illustwitter还支持通过P-vatar快速共享提示、艺术品，并使用AR-vatar功能在增强现实模式中查看艺术品图像、视频和3D模型。

提升图像质量，一键实现高分辨率

AI图像增强器与放大器是一款利用先进的AI技术，将您的图像转变为令人惊叹的杰作的工具。它能够增强图像质量、放大图像分辨率，实现清晰、精细、无暇的效果。不仅可以用于个人照片的增强，也适用于专业摄影师、卡通/动漫创作者、电子商务店铺、房地产业等不同领域的图像处理需求。产品定价灵活，适用于不同用户群体。

OMG是一个基于深度学习的图像超分辨率工具

OMG（Once More Generalization）是一个开源的图像超分辨率工具，它利用深度学习技术来提高图像的分辨率。该项目旨在通过AI模型增强图像质量，使其在放大后仍然保持清晰和细腻。

使用Flux.1 AI模型，轻松创建高分辨率、逼真图像。

Flux Image Generator是由Black Forest Labs开发的AI图像生成工具，它利用Flux.1模型，能够根据用户的描述生成高分辨率、细节丰富的图像。这款工具不仅能够生成逼真的图像，还支持从简单提示到复杂设计的广泛风格和主题，非常适合艺术家、设计师和内容创作者使用。它的特点包括快速生成图像、提供商业使用权、支持多种图像类型，并且提供退款政策，确保用户满意度。

基于级联扩散的文本到图像生成系统

CogView3是一个基于级联扩散的文本到图像生成系统，使用中继扩散框架。该系统通过将高分辨率图像生成过程分解为多个阶段，并通过中继超分辨率过程，在低分辨率生成结果上添加高斯噪声，从而开始从这些带噪声的图像进行扩散过程。CogView3在生成图像方面超越了SDXL，具有更快的生成速度和更高的图像质量。

训练免费高分辨率图像合成的频率视角

FouriScale从频域分析的角度探讨从预先训练的扩散模型生成高分辨率图像，通过创新的、无需训练的方法，通过将预先训练的扩散模型中的原始卷积层替换为结合膨胀技术和低通操作的方法，通过填充然后裁剪策略进一步增强，实现了灵活处理各种宽高比文本到图像生成。使用FouriScale作为指导，该方法成功平衡了生成图像的结构完整性和保真度，实现了任意尺寸、高分辨率和高质量生成的惊人能力。通过其简单性和兼容性，该方法可以为未来对超高分辨率图像合成的探索提供有价值的见解。

基于扩散反转的多步图像超分辨率模型

InvSR是一种基于扩散反转的图像超分辨率技术，利用大型预训练扩散模型中丰富的图像先验来提高超分辨率性能。该技术通过部分噪声预测策略构建扩散模型的中间状态，作为起始采样点，并使用深度噪声预测器估计最优噪声图，从而在前向扩散过程中初始化采样，生成高分辨率结果。InvSR支持任意数量的采样步骤，从一到五步不等，即使仅使用单步采样，也展现出优于或媲美现有最先进方法的性能。

AuraSR 是基于 GAN 的超分辨率图像处理模型，可用于提升生成图像的质量。

AuraSR 是基于 GAN 的 Super-Resolution 模型，通过图像条件化增强技术，提升生成图像的质量。该模型采用 GigaGAN 论文的变体实现，并使用 Torch 框架。AuraSR 的优势在于能够有效提高图像的分辨率和质量，适用于图像处理领域。

最佳 DVD / 视频增强器，使用 AI 视频升级解决方案，快速将 1080p 升级到 4k

UniFab Video Enlarger AI 通过先进的深度学习算法训练其 AI 模型，识别、分析和增强视频内容，呈现更逼真、生动的视觉效果。它不仅可以将视频分辨率升级到 720P、1080P，甚至令人印象深刻的 4K Ultra HD，还可以将视频放大两倍。UniFab Video Enlarger AI 为所有视频类型开发了一个新的通用增强模型，包括低分辨率的电视节目、黑白电影、家庭视频和动画。它的简单明了的界面使初学者也能轻松操作。UniFab Video Enlarger AI 还支持 GPU 加速，提供比平常快 50 倍的处理速度。

高分辨率图像合成的线性扩散变换器

Sana-1.6B是一个高效的高分辨率图像合成模型，它基于线性扩散变换器技术，能够生成高质量的图像。该模型由NVIDIA实验室开发，使用DC-AE技术，具有32倍的潜在空间，能够在多个GPU上运行，提供强大的图像生成能力。Sana-1.6B以其高效的图像合成能力和高质量的输出结果而闻名，是图像合成领域的重要技术。

高分辨率图像生成模型，快速生成，少步推理

Latent Consistency Models是一种高分辨率图像生成模型，通过少步推理快速生成高保真度图像。LCMs可以从任何预训练的稳定扩散模型中提取，只需要32个A100 GPU小时的训练即可生成高质量的768×768分辨率图像。此外，LCMs还引入了一种名为Latent Consistency Fine-tuning（LCF）的新方法，可以在自定义图像数据集上进行微调，实现定制化图像生成。