产品库

基于Stable Diffusion的LoRA模型，生成逼真动漫风格图像

RealAnime - Detailed V1 是一个基于Stable Diffusion的LoRA模型，专门用于生成逼真的动漫风格图像。该模型通过深度学习技术，能够理解并生成高质量的动漫人物图像，满足动漫爱好者和专业插画师的需求。它的重要性在于能够大幅度提高动漫风格图像的生成效率和质量，为动漫产业提供强大的技术支持。目前，该模型在Tensor.Art平台上提供，用户可以通过在线方式使用，无需下载安装，方便快捷。价格方面，用户可以通过购买Buffet计划来解锁下载权益，享受更灵活的使用方式。

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。

免费AI动漫生成器，轻松创造独特的动漫风格图片

Free AI Anime Generator是一个基于人工智能技术的在线平台，它允许用户通过简单的点击操作生成高质量的动漫风格图片。这个平台利用先进的AI算法，使得即使是非专业人士也能轻松创造出独特的艺术作品。它不仅为动漫爱好者提供了一个实现创意的平台，也为艺术家和设计师提供了一个探索新创意的工具。该平台完全免费，易于使用，是动漫艺术创作领域的一次创新。

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。

零样本风格化情侣肖像创作

Omni-Zero-Couples是一个使用diffusers管道的零样本风格化情侣肖像创作模型。它利用深度学习技术，无需预先定义的风格样本，即可生成具有特定艺术风格的情侣肖像。这种技术在艺术创作、个性化礼物制作和数字娱乐领域具有广泛的应用前景。

开源自回归视觉生成模型项目

Open-MAGVIT2是由腾讯ARC实验室开源的一个自回归图像生成模型系列，包含从300M到1.5B不同规模的模型。该项目复现了Google的MAGVIT-v2分词器，实现了在ImageNet 256×256数据集上达到1.17 rFID的先进重建性能。通过引入不对称分词技术，将大词汇表分解为不同大小的子词汇表，并引入'下一个子标记预测'来增强子标记间的交互，以提高生成质量。所有模型和代码均已开源，旨在推动自回归视觉生成领域的创新和创造力。

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。

在苹果硅片上运行扩散模型的推理工具。

DiffusionKit是一个开源项目，旨在为苹果硅片设备提供扩散模型的本地推理能力。它通过将PyTorch模型转换为Core ML格式，并使用MLX进行图像生成，实现了高效的图像处理能力。项目支持Stable Diffusion 3和FLUX模型，能够进行图像生成和图像到图像的转换。

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。

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。

基于控制网络的图像生成模型

FLUX.1-dev-Controlnet-Canny-alpha是一个基于控制网络的图像生成模型，属于Stable Diffusion系列。它使用先进的Diffusers技术，通过文本到图像的转换为用户提供高质量的图像生成服务。此模型特别适用于需要精确控制图像细节和风格的场景。

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。

AI图像生成与优化工具

Amuse 2.0 Beta是一款由AMD推出的桌面客户端软件，专为AMD Ryzen™ AI 300系列处理器和Radeon™ RX 7000系列显卡用户设计，提供AI图像生成和优化体验。它结合了Stable Diffusion模型和AMD XDNA™超级分辨率技术，无需复杂安装和配置，即可实现高质量的AI图像生成。

多平台Stable Diffusion的一键安装包 支持Mac

Stability Matrix 是一个用户友好的桌面客户端，旨在简化 Stable Diffusion 的图像生成过程。它通过一键安装和无缝的模型集成，帮助用户轻松管理和生成图像，无需深入的技术知识。该工具支持多种操作系统，并能有效管理模型资源，降低用户的学习曲线。Stability Matrix 提供稳定性和灵活性，特别适合图像创作者、设计师及数字艺术家使用。

一种用于生成图像的深度学习模型。

SD3-Controlnet-Canny 是一种基于深度学习的图像生成模型，它能够根据用户提供的文本提示生成具有特定风格的图像。该模型利用控制网络技术，可以更精确地控制生成图像的细节和风格，从而提高图像生成的质量和多样性。

简化SdxlWebUi的安装和使用，让图像生成更便捷。

EasySdxlWebUi是一个开源项目，旨在简化SdxlWebUi的安装和使用过程，使得用户可以更加方便地利用Stable Diffusion web UI和forge等工具进行图像生成。项目支持多种扩展功能，允许用户通过web界面进行参数设置和图像生成，同时也支持自定义和自动化安装，适合需要快速上手和高效生成图像的用户。

高效能的文本到图像生成模型

SDXL Flash是由SD社区与Project Fluently合作推出的文本到图像生成模型。它在保持生成图像质量的同时，提供了比LCM、Turbo、Lightning和Hyper更快的处理速度。该模型基于Stable Diffusion XL技术，通过优化步骤和CFG（Guidance）参数，实现了图像生成的高效率和高质量。

深度学习工具链，用于生成你的数字孪生体。

FaceChain是一个深度学习工具链，由ModelScope提供支持，能够通过至少1张肖像照片生成你的数字孪生体，并在不同设置中生成个人肖像（支持多种风格）。用户可以通过FaceChain的Python脚本、熟悉的Gradio界面或sd webui来训练数字孪生模型并生成照片。FaceChain的主要优点包括其生成个性化肖像的能力，支持多种风格，以及易于使用的界面。

易于使用的SDXL动漫模型

Neta Art XL V1.0是一款易于使用的SDXL动漫模型，它在角色视觉叙事中提供了更好的稳定性和解剖学准确性。它支持广泛的CFG范围（5 - 20），并具有很好的正交风格，可以轻松结合创造新风格。此外，该模型在维持稳定性、提示跟随能力和解剖学准确性方面表现出色，即使在具有挑战性的姿势或摄像机角度下也是如此。

AI学习平台

Generative AI Courses是一家提供AI学习课程的在线平台。通过课程学习，用户可以掌握GenAI、AI、机器学习、深度学习、chatGPT、DALLE、图像生成、视频生成、文本生成等技术，并了解2024年AI领域的最新发展。

提升文本到图像生成的可控性

ControlNet++是一种新型的文本到图像扩散模型，通过显式优化生成图像与条件控制之间的像素级循环一致性，显著提高了在各种条件控制下的可控性。它通过使用预训练的判别性奖励模型来提取生成图像的对应条件，并优化输入条件控制与提取条件之间的一致性损失。此外，ControlNet++引入了一种高效的奖励策略，通过向输入图像中添加噪声来扰动图像，然后使用单步去噪图像进行奖励微调，避免了与图像采样相关的大量时间和内存成本。

实时一步潜在扩散模型,可用图像条件控制生成

SDXS是一种新的扩散模型,通过模型微型化和减少采样步骤,大幅降低了模型延迟。它利用知识蒸馏来简化U-Net和图像解码器架构,并引入了一种创新的单步DM训练技术,使用特征匹配和分数蒸馆。SDXS-512和SDXS-1024模型可在单个GPU上分别实现约100 FPS和30 FPS的推理速度,比之前模型快30至60倍。此外,该训练方法在图像条件控制方面也有潜在应用,可实现高效的图像到图像翻译。

专注于动漫风格的生成模型,呈现细腻的画面效果

AWPainting是一款基于Stable Diffusion的图像生成模型,专注于动漫风格的图像生成。相比于标准模型,AWPainting在光照和细节表现方面有着更出色的效果,画面更加细腻、有呼吸感,人物面部光照更加柔和自然。同时AWPainting也对Prompt指令的响应更加良好。无论是单纯的动漫风格图像生成,还是动画化真人照片等场景,AWPainting都能提供满意的输出效果。

用于Stable Diffusion 1.5的图像组合适配器

该适配器为Stable Diffusion 1.5设计,用于将一般图像组合注入到模型中,同时大部分忽略风格和内容。例如一个人摆手的肖像会生成一个完全不同的人在摆手的图像。该适配器的优势是允许控制更加灵活,不像Control Nets那样会严格匹配控制图像。产品由POM with BANODOCO构思,ostris训练并发布。

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。

Layer Diffusion自定义节点实现

ComfyUI-layerdiffusion是一个GitHub项目，提供了Layer Diffusion模型的自定义节点实现。该项目允许用户通过Python依赖安装，并且目前仅支持SDXL模型。项目的目标是为ComfyUI用户提供Layer Diffusion模型的便捷集成。

AI图像生成器

Stable Diffusion 是一个深度学习模型，可以从文本描述生成图像。它提供高质量的图像生成，可以根据简单的文本输入创建逼真的图像。它具有快速生成的优势，可以通过修复和扩展图像的大小来添加或替换图像的部分。Stable Diffusion XL是该模型的最新版本，使用更大的UNet骨干网络生成更高质量的图像。您可以免费在Stable Diffusion在线使用这个AI图像生成器。

一个强大的安卓Stable Diffusion客户端

diffusion-client是一个用于安卓的Stable Diffusion客户端。它提供了强大的图像生成能力,包括文本到图像、图像到图像、图像修复等功能。该APP支持多种模型,内置控制网调节生成效果。另外,该APP具有历史记录管理、标签提取等高级功能,同时支持扩展插件,可链接到Civitai等模型。

Stability AI 推出图像提升增强工具：Creative Upscaler 可以将图像升级到 4k 分辨率，并创造以前没有的新细节和赋予图像新生命。

Creative Upscaler是一个基于AI的图片生成器,可以让任何人快速轻松地创建高质量的艺术作品。它整合了多种前沿的机器学习算法,如Stable Diffusion、DALL-E 2、VQGAN+CLIP等,支持生成各种风格的图像。用户只需要提供文字描述,Creative Upscaler就可以自动生成图片。同时,它还有创造性的图像上样器功能,可以把低分辨率图片转换成高清大图。Creative Upscaler完全免费使用,拥有庞大活跃的社区,是探索AI艺术的最佳选择。