产品库

高保真3D头像生成模型

RodinHD是一个基于扩散模型的高保真3D头像生成技术，由Bowen Zhang、Yiji Cheng等研究者开发，旨在从单一肖像图像生成细节丰富的3D头像。该技术解决了现有方法在捕捉发型等复杂细节时的不足，通过新颖的数据调度策略和权重整合正则化项，提高了解码器渲染锐利细节的能力。此外，通过多尺度特征表示和交叉注意力机制，优化了肖像图像的引导效果，生成的3D头像在细节上显著优于以往方法，并且能够泛化到野外肖像输入。

使用扩散模型进行图像外延

Diffusers Image Outpaint 是一个基于扩散模型的图像外延技术，它能够根据已有的图像内容，生成图像的额外部分。这项技术在图像编辑、游戏开发、虚拟现实等领域具有广泛的应用前景。它通过先进的机器学习算法，使得图像生成更加自然和逼真，为用户提供了一种创新的图像处理方式。

统一的图像生成框架，简化多任务图像生成。

OmniGen是一个创新的扩散框架，它将多种图像生成任务统一到单一模型中，无需特定任务的网络或微调。这一技术简化了图像生成流程，提高了效率，降低了开发和维护成本。

用于精确控制扩散模型中概念的低秩适配器

Concept Sliders 是一种用于精确控制扩散模型中概念的技术，它通过低秩适配器（LoRA）在预训练模型之上进行应用，允许艺术家和用户通过简单的文本描述或图像对来训练控制特定属性的方向。这种技术的主要优点是能够在不改变图像整体结构的情况下，对生成的图像进行细微调整，如眼睛大小、光线等，从而实现更精细的控制。它为艺术家提供了一种新的创作表达方式，同时解决了生成模糊或扭曲图像的问题。

AI着色页生成器，释放您的想象力。

ColorJoyful是一个利用人工智能技术创建着色页的在线平台，它通过先进的算法将用户的文字描述转换成着色页，生成清晰的线条图，便于用户进行涂色。该平台不仅提供了一个释放创意和想象力的空间，还特别适合教育、亲子互动以及个人娱乐。ColorJoyful通过提供多样化的着色页主题，满足了不同用户群体的需求，无论是儿童、成人还是教育工作者，都能在这个平台上找到合适的着色页。

创意图像生成工具，一键制作艺术效果。

ImageFX 是一个在线图像生成工具，利用先进的AI技术，用户可以轻松制作出具有艺术效果的图像。它通过简单的操作界面，让用户输入描述或种子值，快速生成具有特定风格的图像，非常适合需要快速创意和艺术效果的设计师和艺术家。

基于伊朗创新AI的高质量图像生成模型

Mann-E Dreams是Mann-E平台推出的基于SDXL的最新模型，该平台是伊朗的生成性AI初创公司。该模型利用数千张中途生成的图像，实现高质量图像的生成。开发团队由Mann-E的创始人兼CEO Muhammadreza Haghiri带领，经过数月的数据收集、标记和训练，模型几乎无审查，并通过Automatic1111进行了测试。

快速生成高质量图像的扩散模型

Flash Diffusion 是一种高效的图像生成模型，通过少步骤生成高质量的图像，适用于多种图像处理任务，如文本到图像、修复、超分辨率等。该模型在 COCO2014 和 COCO2017 数据集上达到了最先进的性能，同时训练时间少，参数数量少。

高分辨率多视角扩散模型，使用高效行注意力机制。

Era3D是一个开源的高分辨率多视角扩散模型，它通过高效的行注意力机制来生成高质量的图像。该模型能够生成多视角的颜色和法线图像，支持自定义参数以获得最佳结果。Era3D在图像生成领域具有重要性，因为它提供了一种新的方法来生成逼真的三维图像。

MuLan：为110多种语言适配多语言扩散模型

MuLan是一个开源的多语言扩散模型，旨在为超过110种语言提供无需额外训练即可使用的扩散模型支持。该模型通过适配技术，使得原本需要大量训练数据和计算资源的扩散模型能够快速适应新的语言环境，极大地扩展了扩散模型的应用范围和语言多样性。MuLan的主要优点包括对多种语言的支持、优化的内存使用、以及通过技术报告和代码模型的发布，为研究人员和开发者提供了丰富的资源。

释放创意，一键生成或搜索超过200万张AI图片。

AI图片生成与搜索是一个在线平台，利用先进的人工智能技术，允许用户快速生成或搜索各种风格的AI图片。该技术的重要性在于它能够极大提高设计和创意工作的效率，同时降低成本。产品的主要优点包括丰富的图片资源、高效的生成速度、以及用户友好的界面。产品背景信息显示，这是一个面向广大创意工作者和设计师的工具，旨在帮助他们快速实现创意构想。目前，该产品提供免费试用，但具体价格和定位信息未在页面中提供。

一种用于虚拟试穿任务的扩散模型，特别在真实世界场景中提高图像保真度和细节保存。

IDM-VTON是一种新型的扩散模型，用于基于图像的虚拟试穿任务，它通过结合视觉编码器和UNet网络的高级语义以及低级特征，生成具有高度真实感和细节的虚拟试穿图像。该技术通过提供详细的文本提示，增强了生成图像的真实性，并通过定制方法进一步提升了真实世界场景下的保真度和真实感。

使用极少步骤生成高保真、多样化样本

Imagine Flash 是一种新型的扩散模型，它通过后向蒸馏框架，使用仅一到三个步骤就能实现高保真、多样化的样本生成。该模型包含三个关键组件：后向蒸馏、动态适应的知识转移以及噪声校正技术，显著提升了在极低步骤情况下的图像质量和样本多样性。

RWKV架构的可扩展扩散模型

Diffusion-RWKV是一种基于RWKV架构的扩散模型,旨在提高扩散模型的可扩展性。它针对图像生成任务进行了相应的优化和改进,可以生成高质量的图像。该模型支持无条件和类条件训练,具有较好的性能和可扩展性。

使用扩散指引对文本感知图像进行细粒度风格控制

DreamWalk是一种基于扩散指引的文本感知图像生成方法,可对图像的风格和内容进行细粒度控制,无需对扩散模型进行微调或修改内部层。支持多种风格插值和空间变化的引导函数,可广泛应用于各种扩散模型。

Visual Autoregressive Modeling: 新的视觉生成范式

VAR是一种新的视觉自回归建模方法,能够超越扩散模型,实现更高效的图像生成。它建立了视觉生成的幂律scaling laws,并具备零shots的泛化能力。VAR提供了一系列不同规模的预训练模型,供用户探索和使用。

官方实现的自纠正LLM控制的扩散模型

SLD是一个自纠正的LLM控制的扩散模型框架，它通过集成检测器增强生成模型，以实现精确的文本到图像对齐。SLD框架支持图像生成和精细编辑，并且与任何图像生成器兼容，如DALL-E 3，无需额外训练或数据。

为扩散模型提供一致性分辨率适配

ResAdapter是一个为扩散模型（如Stable Diffusion）设计的分辨率适配器，它能够在保持风格域一致性的同时，生成任意分辨率和宽高比的图像。与处理静态分辨率图像的多分辨率生成方法不同，ResAdapter直接生成动态分辨率的图像，提高了推理效率并减少了额外的推理时间。

加速高分辨率扩散模型推理

DistriFusion是一个训练不需要的算法,可以利用多个GPU来加速扩散模型推理,而不会牺牲图像质量。DistriFusion可以根据使用的设备数量减少延迟,同时保持视觉保真度。

神经网络扩散模型实现

Neural Network Diffusion是由新加坡国立大学高性能计算与人工智能实验室开发的神经网络扩散模型。该模型利用扩散过程生成高质量的图像，适用于图像生成和修复等任务。

AnyDoor AI是一款突破性的图像生成工具,其设计理念基于扩散模型。

AnyDoor AI是一款突破性的图像生成工具,其设计理念基于扩散模型。它可以无缝地将目标物体嵌入到用户指定的新场景位置。AnyDoor先使用分割器去除目标物体的背景,然后使用ID提取器捕捉身份信息(ID令牌)。这些信息以及目标物体的细节被输入到一个预训练的文本到图像扩散模型中。在提取的信息和细节的指导下,该模型生成所需的图像。这个模型的独特之处在于,它不需要为每个物体调整参数。此外,它强大的自定义功能允许用户轻松地在场景图像中定位和调整物体,实现高保真和多样化的零次射物体-场景合成。除了照片编辑之外,该工具在电子商务领域也具有广阔的应用前景。借助AnyDoor,“一键更换服装”等概念得以实现,使用真人模型进行衣着互换,为用户提供更加个性化的购物体验。从更广泛的意义上说,AnyDoor也可以被理解为“一键Photoshop合成”或Photoshop中的“上下文感知移动工具”。它具有无缝图像集成和交换场景物体以及将图像对象放置到目标位置的功能。通过利用先进技术的力量,AnyDoor从本质上重新定义了图像操作,承诺在日常交互中提供多种更人性化的应用。

逼真可动的3D头像生成模型

UltrAvatar是一款逼真可动的3D头像生成模型，旨在缩小虚拟与现实世界体验之间的差距。它采用Score Distillation Sampling (SDS) loss和可微分渲染器以及文本条件来引导扩散模型生成3D头像。与现有作品相比，UltrAvatar通过增强几何保真度和优越的物理渲染纹理质量，提出了一种新颖的3D头像生成方法。它通过扩散色彩提取模型和真实性引导纹理扩散模型，去除不需要的光照效果，呈现真实的扩散颜色，使生成的头像能够在各种光照条件下呈现。我们在实验证明了该方法的有效性和鲁棒性，在实验中大幅优于现有最先进的方法。

使用AI记录食物和卡路里的iOS应用

GPT Food Cam是一款利用人工智能技术帮助用户记录食物摄入和估算卡路里的iOS应用程序。它通过简化的食物记录流程，鼓励用户养成记录饮食习惯，从而提高对食物摄入的意识，帮助用户建立健康的饮食习惯。该应用由Raj Singh和Ben Ashkenzai开发，使用Google Gemini Flash AI模型来估算食物卡路里。尽管估算可能不完全准确，但通过不断优化和用户反馈，其准确性在持续提高。GPT Food Cam目前在美国、加拿大、日本等地区提供免费下载，并通过在用户发布的食物照片流中插入广告来覆盖成本。

AI一键生成PPT，开启做PPT新方式。

博思AIPPT是一款利用人工智能技术，为用户快速生成PPT演示文稿的在线工具。它通过结构化大纲解析、导入文件、智能排版和AI重写等功能，帮助用户节省大量时间，专注于内容创作。产品背景信息显示，博思AIPPT覆盖全行业场景，包括市场营销、教育、设计等，适用于需要制作演示文稿的各类专业人士。产品提供免费试用，用户可以在线编辑PPT内容，零基础也能快速上手。

一分钟拍出专业证件照

美图证件照是由美图秀秀出品的一款专业证件照制作APP，它通过提供多种照片规格和一键上传自拍照的功能，结合智能抠图剪裁、超清美颜和AI换装等技术，让用户可以轻松制作出理想的证件照。这款应用满足了用户在不同场合对证件照的需求，无需前往照相馆，即可在家中完成高质量的证件照制作。

快速、准确识别学术文本中疑似AI生成内容。

知网个人AIGC检测服务系统利用结构化、碎片化和知识元化的高质量文献大数据资源，结合知识增强AIGC检测技术和多种检测算法，从语言模式和语义逻辑两个维度，使用AI技术检测AIGC生成的内容，旨在帮助用户快速、准确地识别学术文本中的AI生成内容。该服务对于维护学术诚信和提高研究质量具有重要意义。

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。

提升基于拖拽的图像编辑的交互性和速度

InstantDrag是一个优化自由的流程，它通过仅使用图像和拖拽指令作为输入，增强了交互性和速度。该技术由两个精心设计的网络组成：拖拽条件的光流生成器（FlowGen）和光流条件的扩散模型（FlowDiffusion）。InstantDrag通过将任务分解为运动生成和运动条件图像生成，学习了基于真实世界视频数据集的拖拽图像编辑的运动动态。它能够在不需要掩码或文本提示的情况下，快速执行逼真的编辑，这使得它成为交互式、实时应用的有前景的解决方案。

高保真新视角合成的视频扩散模型

ViewCrafter 是一种新颖的方法，它利用视频扩散模型的生成能力以及基于点的表示提供的粗略3D线索，从单个或稀疏图像合成通用场景的高保真新视角。该方法通过迭代视图合成策略和相机轨迹规划算法，逐步扩展3D线索和新视角覆盖的区域，从而扩大新视角的生成范围。ViewCrafter 可以促进各种应用，例如通过优化3D-GS表示实现沉浸式体验和实时渲染，以及通过场景级文本到3D生成实现更富有想象力的内容创作。

全能剪辑神器，零基础轻松上手

快剪辑是一款面向视频创作者的全能剪辑工具，它通过提供简单易用的操作界面和丰富的功能，使得用户即使是视频剪辑新手也能快速上手，创作出高质量的视频作品。产品以AI技术为核心，提供AI擦除、AI配音、AI字幕、AI数字人、AI抠像等功能，帮助用户提升创作效率和作品质量。快剪辑支持多种视频格式，适用于个人娱乐和商业宣传等多种场景。