产品库

基于文本提示修订图像的大型扩散模型

SeedEdit是Doubao Team推出的大型扩散模型，用于根据任何文本提示修订图像。它通过逐步将图像生成器与强大的图像编辑器对齐，实现了图像重建和图像再生之间的最佳平衡。SeedEdit能够实现高审美/分辨率图像的零样本稳定编辑，并支持图像的连续修订。该技术的重要性在于其能够解决图像编辑问题中成对图像数据稀缺的核心难题，通过将文本到图像(T2I)生成模型视为弱编辑模型，并通过生成带有新提示的新图像来实现“编辑”，然后将其蒸馏并与之对齐到图像条件编辑模型中。

DiffSplat 是一个从文本提示和单视图图像生成 3D 高斯点云的生成框架。

DiffSplat 是一种创新的 3D 生成技术，能够从文本提示和单视图图像快速生成 3D 高斯点云。该技术通过利用大规模预训练的文本到图像扩散模型，实现了高效的 3D 内容生成。它解决了传统 3D 生成方法中数据集有限和无法有效利用 2D 预训练模型的问题，同时保持了 3D 一致性。DiffSplat 的主要优点包括高效的生成速度（1~2 秒内完成）、高质量的 3D 输出以及对多种输入条件的支持。该模型在学术研究和工业应用中具有广泛前景，尤其是在需要快速生成高质量 3D 模型的场景中。

文本到图像扩散模型的美学质量提升工具

VMix是一种用于提升文本到图像扩散模型美学质量的技术，通过创新的条件控制方法——价值混合交叉注意力，系统性地增强图像的美学表现。VMix作为一个即插即用的美学适配器，能够在保持视觉概念通用性的同时提升生成图像的质量。VMix的关键洞见是通过设计一种优越的条件控制方法来增强现有扩散模型的美学表现，同时保持图像与文本的对齐。VMix足够灵活，可以应用于社区模型，以实现更好的视觉性能，无需重新训练。

自适应条件选择，提升文本到图像生成控制力

DynamicControl是一个用于提升文本到图像扩散模型控制力的框架。它通过动态组合多样的控制信号，支持自适应选择不同数量和类型的条件，以更可靠和详细地合成图像。该框架首先使用双循环控制器，利用预训练的条件生成模型和判别模型，为所有输入条件生成初始真实分数排序。然后，通过多模态大型语言模型（MLLM）构建高效条件评估器，优化条件排序。DynamicControl联合优化MLLM和扩散模型，利用MLLM的推理能力促进多条件文本到图像任务，最终排序的条件输入到并行多控制适配器，学习动态视觉条件的特征图并整合它们以调节ControlNet，增强对生成图像的控制。

基于文本生成姿态并进一步生成图像的模型

text-to-pose是一个研究项目，旨在通过文本描述生成人物姿态，并利用这些姿态生成图像。该技术结合了自然语言处理和计算机视觉，通过改进扩散模型的控制和质量，实现了从文本到图像的生成。项目背景基于NeurIPS 2024 Workshop上发表的论文，具有创新性和前沿性。该技术的主要优点包括提高图像生成的准确性和可控性，以及在艺术创作和虚拟现实等领域的应用潜力。

先进的文本到图像模型工具套件

FLUX.1 Tools是Black Forest Labs推出的一套模型工具，旨在为基于文本的图像生成模型FLUX.1增加控制和可操作性，使得对真实和生成的图像进行修改和再创造成为可能。该工具套件包含四个不同的特性，以开放访问模型的形式在FLUX.1 [dev]模型系列中提供，并作为BFL API的补充，支持FLUX.1 [pro]。FLUX.1 Tools的主要优点包括先进的图像修复和扩展能力、结构化引导、图像变化和重构等，这些功能对于图像编辑和创作领域具有重要意义。

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。

高性能的文本到图像生成模型

Stable Diffusion 3.5 Large 是一个基于文本生成图像的多模态扩散变换器（MMDiT）模型，由 Stability AI 开发。该模型在图像质量、排版、复杂提示理解和资源效率方面都有显著提升。它使用三个固定的预训练文本编码器，并通过 QK 归一化技术提高训练稳定性。此外，该模型在训练数据和策略上使用了包括合成数据和过滤后的公开可用数据。Stable Diffusion 3.5 Large 模型在遵守社区许可协议的前提下，可以免费用于研究、非商业用途，以及年收入少于100万美元的组织或个人的商业用途。

全能的创造者和编辑器，通过扩散变换遵循指令

ACE是一个基于扩散变换的全能创造者和编辑器，它能够通过统一的条件格式Long-context Condition Unit (LCU)输入，实现多种视觉生成任务的联合训练。ACE通过高效的数据收集方法解决了训练数据缺乏的问题，并通过多模态大型语言模型生成准确的文本指令。ACE在视觉生成领域具有显著的性能优势，可以轻松构建响应任何图像创建请求的聊天系统，避免了视觉代理通常采用的繁琐流程。

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。

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。

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。

使用AI技术将文本描述转换为高质量图像。

Flux Image Generator是一个利用先进AI模型技术，将用户的想法迅速转化为高质量图像的工具。它提供三种不同的模型变体，包括快速的本地开发和个人使用模型FLUX.1 [schnell]，非商业应用的指导蒸馏模型FLUX.1 [dev]，以及提供最先进性能图像生成的FLUX.1 [pro]。该工具不仅适用于个人项目，也适用于商业用途，能够满足不同用户的需求。

3D纹理生成技术，根据文本描述合成3D纹理

TexGen是一个创新的多视角采样和重采样框架，用于根据任意文本描述合成3D纹理。它利用预训练的文本到图像的扩散模型，通过一致性视图采样和注意力引导的多视角采样策略，以及噪声重采样技术，显著提高了3D对象的纹理质量，具有高度的视角一致性和丰富的外观细节。

异步去噪并行化扩散模型

AsyncDiff 是一种用于并行化扩散模型的异步去噪加速方案，它通过将噪声预测模型分割成多个组件并分配到不同的设备上，实现了模型的并行处理。这种方法显著减少了推理延迟，同时对生成质量的影响很小。AsyncDiff 支持多种扩散模型，包括 Stable Diffusion 2.1、Stable Diffusion 1.5、Stable Diffusion x4 Upscaler、Stable Diffusion XL 1.0、ControlNet、Stable Video Diffusion 和 AnimateDiff。

基于文本的视频编辑技术，使用时空切片。

Slicedit是一种零样本视频编辑技术，它利用文本到图像的扩散模型，并结合时空切片来增强视频编辑中的时序一致性。该技术能够保留原始视频的结构和运动，同时符合目标文本描述。通过广泛的实验，证明了Slicedit在编辑真实世界视频方面具有明显优势。

一个统一的文本到任意模态生成框架

Lumina-T2X是一个先进的文本到任意模态生成框架，它能够将文本描述转换为生动的图像、动态视频、详细的多视图3D图像和合成语音。该框架采用基于流的大型扩散变换器（Flag-DiT），支持高达7亿参数，并能扩展序列长度至128,000个标记。Lumina-T2X集成了图像、视频、3D对象的多视图和语音频谱图到一个时空潜在标记空间中，可以生成任何分辨率、宽高比和时长的输出。

通过LLM增强语义对齐的扩散模型适配器

ELLA（Efficient Large Language Model Adapter）是一种轻量级方法，可将现有的基于CLIP的扩散模型配备强大的LLM。ELLA提高了模型的提示跟随能力，使文本到图像模型能够理解长文本。我们设计了一个时间感知语义连接器，从预训练的LLM中提取各种去噪阶段的时间步骤相关条件。我们的TSC动态地适应了不同采样时间步的语义特征，有助于在不同的语义层次上对U-Net进行冻结。ELLA在DPG-Bench等基准测试中表现优越，尤其在涉及多个对象组合、不同属性和关系的密集提示方面表现出色。

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。

升级扩散模型插件通用兼容性

X-Adapter是一个通用升级工具，可以使预训练的插件模块（例如ControlNet、LoRA）直接与升级的文本到图像扩散模型（例如SD-XL）配合使用，无需进一步重新训练。通过训练额外的网络来控制冻结的升级模型，X-Adapter保留旧模型的连接器，并添加可训练的映射层以连接不同版本模型的解码器进行特征重映射。重映射的特征将作为升级模型的引导。为了增强X-Adapter的引导能力，我们采用空文本训练策略。在训练后，我们还引入了两阶段去噪策略，以调整X-Adapter和升级模型的初始潜变量。X-Adapter展示了与各种插件的通用兼容性，并使不同版本的插件能够共同工作，从而扩展了扩散社区的功能。我们进行了大量实验证明，X-Adapter可能在升级的基础扩散模型中有更广泛的应用。

加速视频扩散模型，生成速度提升 8.5 倍。

AccVideo 是一种新颖的高效蒸馏方法，通过合成数据集加速视频扩散模型的推理速度。该模型能够在生成视频时实现 8.5 倍的速度提升，同时保持相似的性能。它使用预训练的视频扩散模型生成多条有效去噪轨迹，从而优化了数据的使用和生成过程。AccVideo 特别适用于需要高效视频生成的场景，如电影制作、游戏开发等，适合研究人员和开发者使用。

实现灵活且高保真度的图像生成，同时保持身份特征。

InfiniteYou（InfU）是一个基于扩散变换器的强大框架，旨在实现灵活的图像重构，并保持用户身份。它通过引入身份特征并采用多阶段训练策略，显著提升了图像生成的质量和美学，同时改善了文本与图像的对齐。该技术对提高图像生成的相似性和美观性具有重要意义，适用于各种图像生成任务。

通过扩散模型实现单目视频的相机轨迹重定向。

TrajectoryCrafter 是一种先进的相机轨迹重定向工具，利用扩散模型技术，将单目视频中的相机运动重新设计，提升视频的表现力和视觉吸引力。该技术可广泛应用于影视制作和虚拟现实等领域，具备高效、便捷和创新的特点，旨在为用户提供更多创意自由和控制能力。

即时匹配任何图像中的颜色

Polarr Next AI Color Match 是一款基于人工智能技术的在线色彩匹配工具，能够快速从任何图片中提取色彩风格，并将其应用到用户自己的照片上。该技术利用先进的AI算法，精准识别和匹配色彩，为用户提供高效、便捷的图像编辑体验。它不仅简化了复杂的色彩调整过程，还让用户能够轻松复制和应用各种图像的色彩风格，无论是专业摄影师还是普通爱好者，都能通过这款工具提升图像的视觉效果。产品目前主要通过网站提供服务，用户可以免费试用其基本功能，而更高级的功能可能需要付费解锁。其定位是为用户提供一种简单易用且高效的色彩匹配解决方案，满足不同场景下的图像编辑需求。

Inception Labs 推出新一代扩散式大语言模型，提供极速、高效和高质量的语言生成能力。

Inception Labs 是一家专注于开发扩散式大语言模型（dLLMs）的公司。其技术灵感来源于先进的图像和视频生成系统，如 Midjourney 和 Sora。通过扩散模型，Inception Labs 提供了比传统自回归模型快 5-10 倍的速度、更高的效率和更强的生成控制能力。其模型支持并行文本生成，能够纠正错误和幻觉，适合多模态任务，并且在推理和结构化数据生成方面表现出色。公司由斯坦福、UCLA 和康奈尔大学的研究人员和工程师组成，是扩散模型领域的先驱。

CogView4-6B 是一个强大的文本到图像生成模型，专注于高质量图像生成。

CogView4-6B 是由清华大学知识工程组开发的文本到图像生成模型。它基于深度学习技术，能够根据用户输入的文本描述生成高质量的图像。该模型在多个基准测试中表现优异，尤其是在中文文本生成图像方面具有显著优势。其主要优点包括高分辨率图像生成、支持多种语言输入以及高效的推理速度。该模型适用于创意设计、图像生成等领域，能够帮助用户快速将文字描述转化为视觉内容。

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。

Project Starlight 是一款基于 AI 的视频增强工具，可将低分辨率和损坏的视频提升为高清质量。

Project Starlight 是 Topaz Labs 推出的一款 AI 视频增强模型，专为提升低分辨率和损坏视频的质量而设计。它采用了扩散模型技术，能够实现视频的超分辨率、降噪、去模糊和锐化等功能，同时保持时间一致性，确保视频帧之间的流畅过渡。该技术是视频增强领域的重大突破，为视频修复和提升带来了前所未有的高质量效果。目前，Project Starlight 提供免费试用，并计划在未来支持 4K 导出，主要面向需要高质量视频修复和增强的用户和企业。

PhotoDoodle 是一个基于少量样本对数据学习艺术图像编辑的代码实现。

PhotoDoodle 是一个专注于艺术图像编辑的深度学习模型，通过少量样本对数据进行训练，能够快速实现图像的艺术化编辑。该技术的核心优势在于其高效的少样本学习能力，能够在仅有少量图像对的情况下学习到复杂的艺术效果，从而为用户提供强大的图像编辑功能。该模型基于深度学习框架开发，具有较高的灵活性和可扩展性，可以应用于多种图像编辑场景，如艺术风格转换、特效添加等。其背景信息显示，该模型由新加坡国立大学 Show Lab 团队开发，旨在推动艺术图像编辑技术的发展。目前，该模型通过开源方式提供给用户，用户可以根据自身需求进行使用和二次开发。