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。

一个基于文本生成图像的预训练模型，具有80亿参数和Apache 2.0开源许可。

Flex.1-alpha 是一个强大的文本到图像生成模型，基于80亿参数的修正流变换器架构。它继承了FLUX.1-schnell的特性，并通过训练指导嵌入器，使其无需CFG即可生成图像。该模型支持微调，并且具有开放源代码许可（Apache 2.0），适合在多种推理引擎中使用，如Diffusers和ComfyUI。其主要优点包括高效生成高质量图像、灵活的微调能力和开源社区支持。开发背景是为了解决图像生成模型的压缩和优化问题，并通过持续训练提升模型性能。

Frames 是 Runway 推出的高级图像生成基础模型，提供前所未有的风格控制和视觉保真度。

Frames 是 Runway 的核心产品之一，专注于图像生成领域。它通过深度学习技术，为用户提供高度风格化的图像生成能力。该模型允许用户定义独特的艺术视角，生成具有高度视觉保真度的图像。其主要优点包括强大的风格控制能力、高质量的图像输出以及灵活的创作空间。Frames 面向创意专业人士、艺术家和设计师，旨在帮助他们快速实现创意构思，提升创作效率。Runway 提供了多种使用场景和工具支持，用户可以根据需求选择不同的功能模块。价格方面，Runway 提供了付费和免费试用的选项，以满足不同用户的需求。

从穿着人身上生成平铺布料的模型

TryOffAnyone是一个用于从穿着人身上生成平铺布料的深度学习模型。该模型能够将穿着衣物的人的图片转换成布料平铺图，这对于服装设计、虚拟试衣等领域具有重要意义。它通过深度学习技术，实现了高度逼真的布料模拟，使得用户可以更直观地预览衣物的穿着效果。该模型的主要优点包括逼真的布料模拟效果和较高的自动化程度，可以减少实际试衣过程中的时间和成本。

图生视频大模型，专为动漫和游戏场景设计

Ruyi是图森未来发布的图生视频大模型，专为在消费级显卡上运行而设计，并提供详尽的部署说明和ComfyUI工作流，以便用户能够快速上手。Ruyi凭借在帧间一致性、动作流畅性方面的卓越表现，以及和谐自然的色彩呈现和构图，将为视觉叙事提供全新的可能性。同时，该模型还针对动漫和游戏场景进行深度学习，将成为ACG爱好者理想的创意伙伴。

提升户外虚拟试穿效果的模型训练代码库

BooW-VTON是一个专注于提升户外虚拟试穿效果的研究项目，通过无需掩码的伪数据训练来增强虚拟试穿技术。该技术的重要性在于它能够改善在自然环境下服装试穿的真实感和准确性，对于时尚电商和虚拟现实领域具有重要意义。产品背景信息显示，该项目是基于深度学习技术的图像生成模型，旨在解决传统虚拟试穿中服装与人体融合不自然的问题。目前该项目是免费开源的，定位于研究和开发阶段。

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。

FLUX.1的最小且通用的控制器

OminiControl是一个为Diffusion Transformer模型如FLUX设计的最小但功能强大的通用控制框架。它支持主题驱动控制和空间控制（如边缘引导和图像修复生成）。OminiControl的设计非常精简，仅引入了基础模型0.1%的额外参数，同时保持了原始模型结构。这个项目由新加坡国立大学的学习与视觉实验室开发，代表了人工智能领域中图像生成和控制技术的最新进展。

先进的多模态图像生成模型，结合文本提示和视觉参考生成高质量图像。

Qwen2vl-Flux是一个结合了Qwen2VL视觉语言理解能力的FLUX框架的先进多模态图像生成模型。该模型擅长基于文本提示和视觉参考生成高质量图像，提供卓越的多模态理解和控制。产品背景信息显示，Qwen2vl-Flux集成了Qwen2VL的视觉语言能力，增强了FLUX的图像生成精度和上下文感知能力。其主要优点包括增强的视觉语言理解、多种生成模式、结构控制、灵活的注意力机制和高分辨率输出。

基于Stable Diffusion 3.5 Large模型的IP适配器

SD3.5-Large-IP-Adapter是一个基于Stable Diffusion 3.5 Large模型的IP适配器，由InstantX Team研发。该模型能够将图像处理工作类比于文本处理，具有强大的图像生成能力，并且可以通过适配器技术进一步提升图像生成的质量和效果。该技术的重要性在于其能够推动图像生成技术的发展，特别是在创意工作和艺术创作领域。产品背景信息显示，该模型是由Hugging Face和fal.ai赞助的项目，并且遵循stabilityai-ai-community的许可协议。

利用AI生成印度风格的图像

BharatDiffusion是一个基于AI的图像生成模型，专门针对印度的多样化景观、文化和遗产进行微调，能够生成反映印度丰富文化和特色的高质量图像。该模型使用Stable Diffusion技术处理所有图像生成，确保内容与印度的多样性和活力相呼应。

基于文本生成服装图像的AI模型

FLUX.1-dev LoRA Outfit Generator是一个文本到图像的AI模型，能够根据用户详细描述的颜色、图案、合身度、风格、材质和类型来生成服装。该模型使用了H&M Fashion Captions Dataset数据集进行训练，并基于Ostris的AI Toolkit进行开发。它的重要性在于能够辅助设计师快速实现设计想法，加速服装行业的创新和生产流程。

基于Flux的IC-Light模型，专注于图像细节保留和风格化处理

IC-Light V2是一系列基于Flux的IC-Light模型，采用16ch VAE和原生高分辨率技术。该模型在细节保留、风格化图像处理等方面相较于前代有显著提升。它特别适合需要在保持图像细节的同时进行风格化处理的应用场景。目前，该模型以非商业性质发布，主要面向个人用户和研究者。

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。

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。

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。

基于AI的动画图片生成平台

AnimeGen是一个利用先进AI模型将文本提示转化为动漫风格图片的在线工具。它通过复杂的算法和机器学习技术，为用户提供了一种简单快捷的方式来生成高质量的动漫图片，非常适合艺术家、内容创作者和动漫爱好者探索新的创作可能性。AnimeGen支持80多种语言，生成的图片公开显示并可被搜索引擎抓取，是一个多功能的创意工具。

基于AI生成图像的3D渲染模型

Toy Box Flux是一个基于AI生成图像训练的3D渲染模型，它结合了现有的3D LoRA模型和Coloring Book Flux LoRA的权重，形成了独特的风格。该模型特别适合生成具有特定风格的玩具设计图像。它在物体和人物主体上表现最佳，动物的表现则因训练图像中的数据不足而不稳定。此外，该模型还能提高室内3D渲染的真实感。计划在v2版本中通过混合更多生成的输出和预先存在的输出来加强这种风格的一致性。

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。