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网页文本摘要生成图片

Simagizer - OpenAI ChatGPT Summary To Image是一个方便的解决方案，可用于对网页上选中的文本进行摘要，并生成摘要的视觉表示。该插件可以将摘要的文本以图片形式呈现，便于在社交媒体上分享或下载以供日后使用。它可以简化长文章或文档，使其更易管理和阅读。

右键菜单添加“摘要”选项，使用最新的OpenAI GPT-4o或Google Gemini生成文本摘要

这个Chrome插件为选定的文本添加了一个右键菜单选项。点击“摘要”后，插件会重定向到ChatGPT或Google Bard，并将选定的文本输入到AI引擎中发起请求。这样，您只需阅读简短的摘要内容，大大方便您的阅读。您可以在设置中进行以下操作：启用ChatGPT右键菜单摘要、启用Google Bard右键菜单摘要、设置摘要文本的长度（一行、一段、两段或三段）。此外，与“PI Prompts”免费扩展配合使用，效果更佳，可以在ChatGPT或Google Bard中添加右侧面板，以访问您的提示库。

IMAKITA高效摘要长篇乏味文本

IMAKITA是一款快速、简单和准确的AI文本摘要插件。您只需选择文本并右键点击即可获得摘要。IMAKITA支持英语、日语、德语、西班牙语和法语。您可以在GitHub上下载源代码。

右键点击任何选定的文本或图像，选择“生成AI图像”。所有图像均采用CC0许可。

右键点击任何选定的文本或图像，选择“生成AI图像”。所有图像均采用CC0许可，因此您可以在商业用途中使用它们。

生成准确的AI动漫图像

AI图像生成器是一个AI图像Chrome插件，可以帮助您通过简单的提示快速创建漂亮的AI动漫图像。您甚至可以通过设置3D模型的姿势来创建特定姿势的AI图像。无论您是动漫迷、插画师还是创意作家，我们的工具都为您提供了无限的创作可能性。通过几个简单的步骤，您可以轻松设计各种姿势的角色，并将您的想象角色栩栩如生。

AbletonMCP 通过 MCP 与 Claude AI 集成，实现音乐制作的智能化。

AbletonMCP 是一款将 Ableton Live 与 Claude AI 连接的插件，利用模型上下文协议（MCP），能够实现音乐制作、音轨创建及实时会话操控。此工具不仅简化了音乐创作过程，还提高了工作效率，特别适合音乐制作人和创作者，帮助他们通过 AI 技术来激发灵感和快速实现创意。该插件的价格信息未提供，但用户可以在 GitHub 上免费下载和使用。

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。

免费 AI 创作工具，生成图像、视频及 4K 增强。

vivago.ai 是一个免费的 AI 生成工具和社区，提供文本转图像、图像转视频等功能，让创作变得更加简单高效。用户可以免费生成高质量的图像和视频，支持多种 AI 编辑工具，方便用户进行创作和分享。该平台的定位是为广大创作者提供易用的 AI 工具，满足他们在视觉创作上的需求。

使用 SREF 代码轻松生成特定视觉风格的 AI 艺术。

Midjourney SREF 代码是一项允许用户将特定视觉风格应用于图像生成的功能。使用 SREF 代码可以简化风格描述，使得创作一致的艺术作品变得更加容易。该技术帮助用户探索和分享不同的艺术风格，是 AI 艺术创作的重要工具。

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。

私密且无审查的人工智能平台，提供文本、图像和代码生成等功能。

Venice 是一个以隐私保护为核心的人工智能平台，提供文本生成、图像生成和代码生成等多种功能。它强调用户数据的私密性，所有数据仅存储在用户设备上，不会上传至服务器。该平台利用领先的开源 AI 技术，提供无审查、无偏见的智能服务，旨在为用户提供一个自由探索创意和知识的环境。Venice 提供免费和付费两种账户选项，付费用户可享受更高分辨率的图像、无水印、无限制的提示次数等高级功能。

一款用于生成无线条、扁平色彩风格图像和视频的LoRA模型，适用于动漫和设计领域。

Flat Color - Style是一款专为生成扁平色彩风格图像和视频设计的LoRA模型。它基于Wan Video模型训练，具有独特的无线条、低深度效果，适合用于动漫、插画和视频生成。该模型的主要优点是能够减少色彩渗出，增强黑色表现力，同时提供高质量的视觉效果。它适用于需要简洁、扁平化设计的场景，如动漫角色设计、插画创作和视频制作。该模型是免费提供给用户使用的，旨在帮助创作者快速实现具有现代感和简洁风格的视觉作品。

无需额外训练的高质量图像修复插件，适用于所有稳定扩散模型。

LanPaint 是一款针对稳定扩散模型的图像修复插件，通过多轮迭代推理，无需额外训练即可实现高质量的图像修复。该技术的重要性在于它为用户提供了一种无需复杂训练即可获得精准修复结果的解决方案，大大降低了使用门槛。LanPaint 适用于任何稳定扩散模型，包括用户自定义的模型，具有广泛的适用性和灵活性。它主要面向需要高质量图像修复的创作者和开发者，尤其是那些希望在不进行额外训练的情况下快速获得修复结果的用户。

一种用于可变多层透明图像生成的匿名区域变换器技术。

ART 是一种基于深度学习的图像生成技术，专注于生成可变多层透明图像。它通过匿名区域布局和 Transformer 架构，实现了高效的多层图像生成。该技术的主要优点包括高效性、灵活性以及对多层图像生成的支持。它适用于需要精确控制图像层的场景，如图形设计、视觉特效等领域。目前未明确提及价格和具体定位，但其技术特性表明它可能面向专业用户和企业级应用。

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。

微软Copilot是您的AI助手，支持聊天、图像生成、文本编辑等功能，助力日常工作和生活。

Microsoft Copilot是一款由微软开发的AI助手应用，基于OpenAI和微软的AI技术，旨在为用户提供高效、便捷的智能助手服务。它能够帮助用户快速获取信息、生成文本和图像，提升工作效率和创造力。该应用支持多种语言，界面简洁易用，适合不同用户群体。它不仅适用于个人生活，还能在商业和教育场景中发挥重要作用，是一款免费的生产力工具。

强大的AI图像生成与编辑工具，助力设计师和创意工作者将想象力变为现实。

神采AI是一款专注于图像生成与编辑的AI工具，采用先进的AIGC技术，提供多种设计风格和功能，帮助用户快速生成高质量的图像、视频和动画。其主要优点包括操作简单、功能多样、生成效果逼真。该产品面向设计师、市场营销人员、学生等群体，旨在提升设计效率，降低创作门槛。目前提供免费试用服务，适合各类创意工作者。

Cline 是一个为 VSCode 提供的协作式 AI 编程伙伴，助力开发者高效开发。

Cline 是一款面向开发者的协作式 AI 编程插件，旨在通过与开发者的紧密合作，提升编程效率和质量。它不仅能够生成代码，还能全面优化开发流程，从监控开发环境到自动修复问题，全方位助力开发者。Cline 采用开源模式，支持多种 AI 模型，用户可根据需求选择合适的模型，确保开发过程的安全性和可控性。其主要面向需要高效开发和优化编程流程的开发者，无论是个人开发者还是企业团队，都能从中受益。

WHAM 是微软开发的一种生成式游戏模型，用于生成游戏视觉和控制器动作。

WHAM（World and Human Action Model）是由微软研究院开发的一种生成式模型，专门用于生成游戏场景和玩家行为。该模型基于Ninja Theory的《Bleeding Edge》游戏数据训练，能够生成连贯、多样化的游戏视觉和控制器动作。WHAM 的主要优点在于其能够捕捉游戏环境的3D结构和玩家行为的时间序列，为游戏设计和创意探索提供了强大的工具。该模型主要面向学术研究和游戏开发领域，帮助开发者快速迭代游戏设计。

Pippo 是一个从单张照片生成高分辨率多人视角视频的生成模型。

Pippo 是由 Meta Reality Labs 和多所高校合作开发的生成模型，能够从单张普通照片生成高分辨率的多人视角视频。该技术的核心优势在于无需额外输入（如参数化模型或相机参数），即可生成高质量的 1K 分辨率视频。它基于多视角扩散变换器架构，具有广泛的应用前景，如虚拟现实、影视制作等。Pippo 的代码已开源，但不包含预训练权重，用户需要自行训练模型。

Krea Chat 是一个由 DeepSeek 提供支持的 AI 聊天工具，将 Krea 的所有功能集成到聊天界面中。

Krea Chat 是一款基于 AI 的设计工具，通过聊天界面提供强大的设计功能。它结合了 DeepSeek 的 AI 技术和 Krea 的设计工具套件，用户可以通过自然语言交互生成图像、视频等设计内容。这种创新的交互方式极大地简化了设计流程，降低了设计门槛，使用户能够快速实现创意。Krea Chat 的主要优点包括易于使用、高效生成设计内容以及强大的 AI 驱动功能。它适合需要快速生成设计素材的创作者、设计师和市场营销人员，能够帮助他们节省时间并提升工作效率。

Janus Pro 是一款先进的 AI 图像生成与理解平台，提供高质量的视觉智能服务。

Janus Pro 是由 DeepSeek 技术驱动的先进 AI 图像生成与理解平台。它采用革命性的统一变换器架构，能够高效处理复杂的多模态操作，实现图像生成和理解的卓越性能。该平台训练了超过 9000 万个样本，其中包括 7200 万个合成美学数据点，确保生成的图像在视觉上具有吸引力且上下文准确。Janus Pro 为开发者和研究人员提供强大的视觉 AI 能力，帮助他们实现从创意到视觉叙事的转变。平台提供免费试用，适合需要高质量图像生成和分析的用户。

一个基于语音交互的故事创作聊天机器人，提供沉浸式的“选择你自己的冒险”体验。

该产品利用 Gemini 2.0 语言模型和 Google Imagen 图像生成技术，结合语音识别和语音合成，为用户提供一个互动式的故事创作体验。用户可以通过语音输入选择故事走向，系统会实时生成故事内容和相关图像。该产品的主要优点是创新的交互方式和强大的内容生成能力，适合用于教育、娱乐和创意启发。目前该产品处于开源阶段，未明确具体定价，主要面向开发者和教育机构。

SliderSpace 是一种用于分解扩散模型视觉能力的技术，通过直观的滑块实现对模型的可控性和可解释性。

SliderSpace 是一项创新技术，旨在提高扩散模型的可控性和可解释性。它通过自动发现模型内部的视觉知识，将其分解为直观的滑块，用户可以通过这些滑块轻松调整图像生成的方向。该技术不仅能够揭示模型对不同概念的理解，还能显著提高图像生成的多样性。SliderSpace 的主要优点包括自动化发现方向、语义正交性和分布一致性，使其成为探索和利用扩散模型视觉能力的强大工具。该技术目前处于研究阶段，尚未明确具体的价格和商业定位。

Google Imagen 3通过Gemini API开放使用，每张图像成本0.03美元，可生成多种风格图像。

Google Imagen 3是Google推出的图像生成模型，通过Gemini API向开发者开放。它能够根据用户输入的文本提示生成高质量图像，支持多种艺术风格，如超现实主义、印象派、抽象艺术等。该模型在图像细节和色彩处理上表现出色，适用于艺术创作、广告设计、游戏开发等创意工作。其主要优点包括高效的提示跟踪能力、丰富的自定义选项以及成本效益。此外，为防止误用，所有生成图像均带有不可见水印。定价为每张图像0.03美元，适合需要批量生成图像的开发者和企业。

Animagine XL 4.0 是一款专注于动漫风格的Stable Diffusion XL模型，专为生成高质量动漫图像而设计。

Animagine XL 4.0 是一款基于Stable Diffusion XL 1.0微调的动漫主题生成模型。它使用了840万张多样化的动漫风格图像进行训练，训练时长达到2650小时。该模型专注于通过文本提示生成和修改动漫主题图像，支持多种特殊标签，可控制图像生成的不同方面。其主要优点包括高质量的图像生成、丰富的动漫风格细节以及对特定角色和风格的精准还原。该模型由Cagliostro Research Lab开发，采用CreativeML Open RAIL++-M许可证，允许商业使用和修改。

Janus-Pro-7B 是一个新型的自回归框架，统一多模态理解和生成。

Janus-Pro-7B 是一个强大的多模态模型，能够同时处理文本和图像数据。它通过分离视觉编码路径，解决了传统模型在理解和生成任务中的冲突，提高了模型的灵活性和性能。该模型基于 DeepSeek-LLM 架构，使用 SigLIP-L 作为视觉编码器，支持 384x384 的图像输入，并在多模态任务中表现出色。其主要优点包括高效性、灵活性和强大的多模态处理能力。该模型适用于需要多模态交互的场景，例如图像生成和文本理解。

Janus-Pro-1B 是一个统一多模态理解和生成的自回归框架。

Janus-Pro-1B 是一个创新的多模态模型，专注于统一多模态理解和生成。它通过分离视觉编码路径，解决了传统方法在理解和生成任务中的冲突问题，同时保持了单个统一的 Transformer 架构。这种设计不仅提高了模型的灵活性，还使其在多模态任务中表现出色，甚至超越了特定任务的模型。该模型基于 DeepSeek-LLM-1.5b-base/DeepSeek-LLM-7b-base 构建，使用 SigLIP-L 作为视觉编码器，支持 384x384 的图像输入，并采用特定的图像生成 tokenizer。其开源性和灵活性使其成为下一代多模态模型的有力候选。