产品库

真实图像补全的参考驱动生成

RealFill是一种图像补全的生成模型，通过使用少量场景的参考图像，能够填充图像中的缺失区域，并生成与原始场景相符的视觉内容。RealFill通过在参考图像和目标图像上微调预训练的图像补全扩散模型来创建个性化的生成模型。该模型不仅保持了良好的图像先验，还学习了输入图像中的内容、光照和风格。然后，我们使用这个微调后的模型通过标准的扩散采样过程来填充目标图像中的缺失区域。RealFill在一个包含多种复杂场景的新的图像补全基准测试中进行了评估，并发现其在性能上大大优于现有方法。

基于文本提示生成物理稳定且可组装的乐高设计。

LegoGPT 是第一个通过文本提示生成物理稳定的乐高模型的方法。该技术使用大规模的乐高设计数据集，并通过自回归语言模型生成下一个乐高砖块，同时应用物理约束以保证模型的稳定性。其主要优点包括生成多样且美观的设计，支持人工和机器人组装，并具备自动化生成和纹理上色能力。

通过音频扩散模型实现源分离和合成的创新方法。

Audio-SDS 是一个将 Score Distillation Sampling（SDS）概念应用于音频扩散模型的框架。该技术能够在不需要专门数据集的情况下，利用大型预训练模型进行多种音频任务，如物理引导的冲击声合成和基于提示的源分离。其主要优点在于通过一系列迭代优化，使得复杂的音频生成任务变得更为高效。此技术具有广泛的应用前景，能够为未来的音频生成和处理研究提供坚实基础。

Maqnet AI是一款AI辅助设计工具，可以在几秒钟内生成超级碗级别的视觉效果和5秒视频片段。

Maqnet AI是一款基于人工智能的设计工具，提供超过12,000个灵感和每天新增400个新创意，可帮助用户轻松创作高质量视觉内容。该工具由600多名专业训练师团队开发，拥有内置编辑工具，适用于无设计经验的用户。Maqnet AI致力于转化内容为独特的体验，提供不同订阅方案以满足用户需求。

一个集成视觉理解和生成的多模态生成模型。

Liquid 是一个自回归生成模型，通过将图像分解为离散代码并与文本标记共享特征空间，促进视觉理解和文本生成的无缝集成。此模型的主要优点在于无需外部预训练的视觉嵌入，减少了对资源的依赖，同时通过规模法则发现了理解与生成任务之间的相互促进效应。

一款通过生成模型提升图像生成一致性的工具。

UNO 是一个基于扩散变换器的多图像条件生成模型，通过引入渐进式跨模态对齐和通用旋转位置嵌入，实现高一致性的图像生成。其主要优点在于增强了对单一或多个主题生成的可控性，适用于各种创意图像生成任务。

为 Diffusion Transformer 提供高效灵活的控制框架。

EasyControl 是一个为 Diffusion Transformer（扩散变换器）提供高效灵活控制的框架，旨在解决当前 DiT 生态系统中存在的效率瓶颈和模型适应性不足等问题。其主要优点包括：支持多种条件组合、提高生成灵活性和推理效率。该产品是基于最新研究成果开发的，适合在图像生成、风格转换等领域使用。

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。

通过多实例扩散模型将单张图像生成高保真度的3D场景。

MIDI是一种创新的图像到3D场景生成技术，它利用多实例扩散模型，能够从单张图像中直接生成具有准确空间关系的多个3D实例。该技术的核心在于其多实例注意力机制，能够有效捕捉物体间的交互和空间一致性，无需复杂的多步骤处理。MIDI在图像到场景生成领域表现出色，适用于合成数据、真实场景数据以及由文本到图像扩散模型生成的风格化场景图像。其主要优点包括高效性、高保真度和强大的泛化能力。

通过去噪生成模型进行空间推理，解决复杂分布下的视觉任务。

SRM是一种基于去噪生成模型的空间推理框架，用于处理连续变量集合的推理任务。它通过为每个未观测变量分配独立的噪声水平，逐步推断出这些变量的连续表示。该技术在处理复杂分布时表现出色，能够有效减少生成过程中的幻觉现象。SRM首次证明了去噪网络可以预测生成顺序，从而显著提高了特定推理任务的准确性。该模型由德国马普信息研究所开发，旨在推动空间推理和生成模型的研究。

BioEmu 是一个用于可扩展模拟蛋白质平衡系综的生成式深度学习模型。

BioEmu 是微软开发的一种深度学习模型，用于模拟蛋白质的平衡系综。该技术通过生成式深度学习方法，能够高效地生成蛋白质的结构样本，帮助研究人员更好地理解蛋白质的动态行为和结构多样性。该模型的主要优点在于其可扩展性和高效性，能够处理复杂的生物分子系统。它适用于生物化学、结构生物学和药物设计等领域的研究，为科学家提供了一种强大的工具来探索蛋白质的动态特性。

创建高质量的3D模型和视觉内容，提升品牌影响力

Avataar.ai 是一个创新的3D内容创作平台，通过先进的AI技术帮助品牌快速创建高质量的3D模型、视频和交互式体验。其主要优点在于简化了复杂的3D内容制作流程，使品牌能够以更低的成本和更短的时间制作出具有沉浸感的视觉内容。该平台适用于各种规模的企业，能够显著提升产品的在线展示效果和用户参与度。

EurusPRM-Stage2是一个基于隐式过程奖励的强化学习模型，用于提升生成模型的推理能力。

EurusPRM-Stage2是一个先进的强化学习模型，通过隐式过程奖励来优化生成模型的推理过程。该模型利用因果语言模型的对数似然比来计算过程奖励，从而在不增加额外标注成本的情况下提升模型的推理能力。其主要优点在于能够在仅使用响应级标签的情况下，隐式地学习到过程奖励，从而提高生成模型的准确性和可靠性。该模型在数学问题解答等任务中表现出色，适用于需要复杂推理和决策的场景。

EurusPRM-Stage1是一个基于隐式过程奖励的强化学习模型，用于提升生成模型的推理能力。

EurusPRM-Stage1是PRIME-RL项目的一部分，旨在通过隐式过程奖励来增强生成模型的推理能力。该模型利用隐式过程奖励机制，无需额外标注过程标签，即可在推理过程中获得过程奖励。其主要优点是能够有效地提升生成模型在复杂任务中的表现，同时降低了标注成本。该模型适用于需要复杂推理和生成能力的场景，如数学问题解答、自然语言生成等。

一个用于信息检索和生成的灵活高性能框架

FlexRAG是一个用于检索增强生成（RAG）任务的灵活且高性能的框架。它支持多模态数据、无缝配置管理和开箱即用的性能，适用于研究和原型开发。该框架使用Python编写，具有轻量级和高性能的特点，能够显著提高RAG工作流的速度和减少延迟。其主要优点包括支持多种数据类型、统一的配置管理以及易于集成和扩展。

盲图像恢复技术，利用即时生成参考图像恢复破损图像

InstantIR是一种基于扩散模型的盲图像恢复方法，能够在测试时处理未知退化问题，提高模型的泛化能力。该技术通过动态调整生成条件，在推理过程中生成参考图像，从而提供稳健的生成条件。InstantIR的主要优点包括：能够恢复极端退化的图像细节，提供逼真的纹理，并且通过文本描述调节生成参考，实现创造性的图像恢复。该技术由北京大学、InstantX团队和香港中文大学的研究人员共同开发，得到了HuggingFace和fal.ai的赞助支持。

长文本问答增强型检索生成模型

LongRAG是一个基于大型语言模型（LLM）的双视角、鲁棒的检索增强型生成系统范式，旨在增强对复杂长文本知识的理解和检索能力。该模型特别适用于长文本问答（LCQA），能够处理全局信息和事实细节。产品背景信息显示，LongRAG通过结合检索和生成技术，提升了对长文本问答任务的性能，特别是在需要多跳推理的场景中。该模型是开源的，可以免费使用，主要面向研究者和开发者。

基于文本生成图像的多模态扩散变换器模型

Stable Diffusion 3.5 Medium是一个基于文本到图像的生成模型，由Stability AI开发，具有改进的图像质量、排版、复杂提示理解和资源效率。该模型使用了三个固定的预训练文本编码器，通过QK-规范化提高训练稳定性，并在前12个变换层中引入双注意力块。它在多分辨率图像生成、一致性和各种文本到图像任务的适应性方面表现出色。

连续时间一致性模型的简化、稳定与扩展

OpenAI 提出的连续时间一致性模型（sCM）是一种生成模型，它在生成高质量样本时，只需要两个采样步骤，与领先的扩散模型相比，具有显著的速度优势。sCM 通过简化理论公式，稳定并扩展了大规模数据集的训练，使得在保持样本质量的同时，大幅减少了采样时间，为实时应用提供了可能性。

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。

轻松创建文字背景图片设计。

Text Behind Image 是一个开源的设计工具，允许用户轻松创建文字背景图片设计。它提供了一个简洁的界面，让用户可以自由地在图片上添加文字，创造出独特的视觉效果。这个工具对于设计师、社交媒体运营者和内容创作者来说非常有用，因为它可以快速生成具有吸引力的视觉内容。

使用文本生成音乐的模型

FluxMusic是一个基于PyTorch实现的文本到音乐生成模型，它通过扩散式修正流变换器探索了一种简单的文本到音乐生成方法。这个模型可以生成根据文本提示的音乐片段，具有创新性和高度的技术复杂性。它代表了音乐生成领域的前沿技术，为音乐创作提供了新的可能。

AI驱动的图像生成器，快速创造视觉内容。

Freepik AI image generator是一个利用人工智能技术，根据用户输入的文本提示自动生成图像的在线工具。它简化了图像创作流程，使得用户即使没有专业的设计技能，也能快速创造出具有个性化和创意的图像。这项技术的应用，不仅提高了设计效率，也拓宽了图像创作的边界，为用户提供了无限的可能性。

ViPer是一种个性化方法，通过要求用户对几张图片发表评论，解释他们的喜好和不喜好，提取个人偏好。这些偏好指导文本到图像模型生成符合个人口味的图像。

ViPer是一种个性化生成模型，可以根据用户的视觉偏好生成符合个人口味的图像。该模型使用了稳定扩散XL技术，可以在保持图像质量的同时实现个性化生成。ViPer的主要优点是可以为用户提供个性化的图像生成服务，满足用户的个性化需求。

视频到音频生成模型，增强同步性

MaskVAT是一种视频到音频(V2A)生成模型，它利用视频的视觉特征来生成与场景匹配的逼真声音。该模型特别强调声音的起始点与视觉动作的同步性，以避免不自然的同步问题。MaskVAT结合了全频带高质量通用音频编解码器和序列到序列的遮蔽生成模型，能够在保证高音频质量、语义匹配和时间同步性的同时，达到与非编解码器生成音频模型相媲美的竞争力。

生成多视角视频的模型

Stable Video 4D (SV4D) 是基于 Stable Video Diffusion (SVD) 和 Stable Video 3D (SV3D) 的生成模型，它接受单一视角的视频并生成该对象的多个新视角视频（4D 图像矩阵）。该模型训练生成 40 帧（5 个视频帧 x 8 个摄像机视角）在 576x576 分辨率下，给定 5 个相同大小的参考帧。通过运行 SV3D 生成轨道视频，然后使用轨道视频作为 SV4D 的参考视图，并输入视频作为参考帧，进行 4D 采样。该模型还通过使用生成的第一帧作为锚点，然后密集采样（插值）剩余帧来生成更长的新视角视频。

轻松创建视觉冲击的视频内容。

PixVerse V2是一个革命性的更新，它赋予每个用户轻松创建令人惊叹的视频内容的能力。使用V2，您可以轻松制作视觉冲击力强的电影，甚至可以加入现实世界中不存在的元素。主要优点包括模型升级、画质提升、剪辑间的一致性等。

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。

3D生成建模的高精度和结构化辐射表示

GaussianCube是一种创新的3D辐射表示方法，它通过结构化和显式的表示方式，极大地促进了三维生成建模的发展。该技术通过使用一种新颖的密度约束高斯拟合算法和最优传输方法，将高斯函数重新排列到预定义的体素网格中，从而实现了高精度的拟合。与传统的隐式特征解码器或空间无结构的辐射表示相比，GaussianCube具有更少的参数和更高的质量，使得3D生成建模变得更加容易。