需求人群:
["数字艺术创作","图片编辑","游戏和电影制作"]
使用场景示例:
使用'一个骑自行车的女孩'的提示生成图像
使用'城堡 外太空 光速'的多主体提示生成图像
直接输入'Stable Diffussoin 3'的拼写错误文本也可以生成正确的图像
产品特色:
支持文本到高质量图像生成
支持多主体提示
拼写错误纠正能力增强
参数量可选,适应不同需求
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新一代文本到图像生成AI模型
Stable Diffusion 3是stability公司推出的新一代文本到图像生成AI模型,相比早期版本在多主体提示、图像质量和拼写能力等方面都有了极大提升。该模型采用了diffusion transformer架构和flow matching技术,参数量范围从800M到8B不等,提供了从个人用户到企业客户多种部署方案。主要功能包括:高质量图片生成、支持多主体、拼写错误纠正等。典型应用场景有:数字艺术创作、图片编辑、游戏和电影制作等。相比早期版本,该AI助手具有更强大的理解和创作能力,是新一代安全、开放、普惠的生成式AI典范。
基于Diffusion的文本到图像生成模型,专注于时尚模特摄影风格图像生成
Fashion-Hut-Modeling-LoRA是一个基于Diffusion技术的文本到图像生成模型,主要用于生成时尚模特的高质量图像。该模型通过特定的训练参数和数据集,能够根据文本提示生成具有特定风格和细节的时尚摄影图像。它在时尚设计、广告制作等领域具有重要应用价值,能够帮助设计师和广告商快速生成创意概念图。模型目前仍在训练阶段,可能存在一些生成效果不佳的情况,但已经展示了强大的潜力。该模型的训练数据集包含14张高分辨率图像,使用了AdamW优化器和constant学习率调度器等参数,训练过程注重图像的细节和质量。
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。
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。
控制文本到图像生成过程
FreeControl是一个无需训练就可以实现对文本到图像生成过程的可控制的方法。它支持对多种条件、架构和检查点的同时控制。FreeControl通过结构指导实现与指导图像的结构对齐,通过外观指导实现使用相同种子的生成图像之间的外观共享。FreeControl包含分析阶段和合成阶段。在分析阶段,FreeControl查询文本到图像模型生成少量种子图像,然后从生成的图像构建线性特征子空间。在合成阶段,FreeControl在子空间中运用指导实现与指导图像的结构对齐,以及使用与不使用控制的生成图像之间的外观对齐。
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。
先进的文本到图像生成系统
Stable Diffusion 3是一款先进的文本到图像生成系统,它在排版和提示遵循方面与DALL-E 3和Midjourney v6等顶尖系统相匹敌或更优。该系统采用新的多模态扩散变换器(MMDiT)架构,使用不同的权重集来改善图像和语言的表示,从而提高文本理解和拼写能力。Stable Diffusion 3 API现已在Stability AI开发者平台上线,与Fireworks AI合作提供快速可靠的API服务,并承诺在不久的将来通过Stability AI会员资格开放模型权重以供自托管。
多功能文本到图像扩散模型,生成高质量非真实感图像。
Pony Diffusion V6 XL是一个文本到图像的扩散模型,专门设计用于生成以小马为主题的高质量艺术作品。它在大约80,000张小马图像的数据集上进行了微调,确保生成的图像既相关又美观。该模型采用用户友好的界面,易于使用,并通过CLIP进行美学排名,以提升图像质量。Pony Diffusion在CreativeML OpenRAIL许可证下提供,允许用户自由使用、再分发和修改模型。
灵活的基于 Diffusion 的文本到图像生成模型
伪灵活基础模型(ptx0/pseudo-flex-base)是基于 Diffusion 技术的文本到图像生成模型。它通过将文本描述转换为逼真的图像,提供了灵活的图像生成能力。该模型可以根据给定的文本提示生成与文本描述相符合的图像,具有高度的灵活性和生成效果。该模型还具有稳定的性能和可靠的训练基础,可以广泛应用于人工智能领域的图像生成任务。
先进的文本到图像AI模型,实现高质量图像生成。
Stable Diffusion 3 Medium是Stability AI迄今为止发布的最先进文本到图像生成模型。它具有2亿参数,提供出色的细节、色彩和光照效果,支持多种风格。模型对长文本和复杂提示的理解能力强,能够生成具有空间推理、构图元素、动作和风格的图像。此外,它还实现了前所未有的文本质量,减少了拼写、字距、字母形成和间距的错误。模型资源效率高,适合在标准消费级GPU上运行,且具备微调能力,可以吸收小数据集中的细微细节,非常适合定制化。
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。
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。
Stable Diffusion WebUI Forge是基于Stable Diffusion WebUI的图像生成平台
Stable Diffusion WebUI Forge基于Stable Diffusion WebUI和Gradio开发,旨在优化资源管理、加速推理。相比原版WebUI在1024px分辨率下的SDXL推理,Forge可提升30-75%的速度,最大分辨率提升2-3倍,最大batch size提升4-6倍。Forge保持了原版WebUI的所有功能,同时新增了DDPM、DPM++、LCM等采样器,实现了Free U、SVD、Zero123等算法。使用Forge的UNet Patcher,开发者可以用极少的代码实现算法。Forge还优化了控制网络的使用,实现真正的零内存占用调用。
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。
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。
12亿参数的文本到图像生成模型
FLUX.1-dev是一个拥有12亿参数的修正流变换器,能够根据文本描述生成图像。它代表了文本到图像生成技术的最新发展,具有先进的输出质量,仅次于其专业版模型FLUX.1 [pro]。该模型通过指导蒸馏训练,提高了效率,并且开放权重以推动新的科学研究,并赋予艺术家开发创新工作流程的能力。生成的输出可以用于个人、科学和商业目的,具体如flux-1-dev-non-commercial-license所述。
基于稳定扩散生成高质量动漫风格图像的文本到图像模型
Animagine XL 3.1 是一款能够基于文本提示生成高质量动漫风格图像的文本到图像生成模型。它建立在稳定扩散 XL 的基础之上,专门针对动漫风格进行了优化。该模型具有更广泛的动漫角色知识、优化过的数据集和新的美学标签,从而提高了生成图像的质量和准确性。它旨在为动漫爱好者、艺术家和内容创作者提供有价值的资源。
先进文本生成图像模型
Stable Diffusion 3是由Stability AI开发的最新文本生成图像模型,具有显著进步的图像保真度、多主体处理和文本匹配能力。利用多模态扩散变换器(MMDiT)架构,提供单独的图像和语言表示,支持API、下载和在线平台访问,适用于各种应用场景。
一款基于Midjourney风格的文本到图像生成模型,专注于高分辨率和写实风格的图像创作。
Flux-Midjourney-Mix2-LoRA 是一款基于深度学习的文本到图像生成模型,旨在通过自然语言描述生成高质量的图像。该模型基于Diffusion架构,结合了LoRA技术,能够实现高效的微调和风格化图像生成。其主要优点包括高分辨率输出、多样化的风格支持以及对复杂场景的出色表现能力。该模型适用于需要高质量图像生成的用户,如设计师、艺术家和内容创作者,能够帮助他们快速实现创意构思。
文本图像到视频生成模型
Allegro-TI2V是一个文本图像到视频生成模型,它能够根据用户提供的提示和图像生成视频内容。该模型以其开源性、多样化的内容创作能力、高质量的输出、小巧高效的模型参数以及支持多种精度和GPU内存优化而受到关注。它代表了当前人工智能技术在视频生成领域的前沿进展,具有重要的技术价值和商业应用潜力。Allegro-TI2V模型在Hugging Face平台上提供,遵循Apache 2.0开源协议,用户可以免费下载和使用。
基于Transformer的通用领域文本到图像生成
CogView是一个用于通用领域文本到图像生成的预训练Transformer模型。该模型包含410亿参数,能够生成高质量、多样化的图像。模型的训练思路采用抽象到具体的方式,先 pretrain 获得通用知识,然后 finetune 在特定域生成图像,能显著提升生成质量。值得一提的是,论文还提出了两种帮助大模型稳定训练的技巧:PB-relax 和 Sandwich-LN。
基于ControlNet的文本到图像生成模型
flux-controlnet-canny是由XLabs AI团队开发的基于FLUX.1-dev模型的ControlNet Canny模型,用于文本到图像的生成。该模型通过训练,能够根据文本提示生成高质量的图像,广泛应用于创意设计和视觉艺术领域。
AI文本到图像生成工具
NeutronField是一款AI文本到图像生成工具,通过输入文字描述,即可生成对应的图像。它具有稳定的扩散算法,能够生成高质量的图像作品。NeutronField的主要功能包括根据文本生成图像、展示AI文本到图像的作品、购买和出售AI文本到图像的作品等。它的优势在于能够快速生成多样化的图像作品,满足用户的个性化需求。NeutronField的定价根据作品的复杂程度和独特性而定,用户可以根据自己的需求选择合适的作品进行购买。NeutronField定位于为用户提供便捷、高效的AI文本到图像生成服务。
OFT可有效稳定微调文本到图像扩散模型
Controlling Text-to-Image Diffusion研究了如何有效引导或控制强大的文本到图像生成模型进行各种下游任务。提出了正交微调(OFT)方法,可以保持模型的生成能力。OFT可以保持神经元之间的超球面能量不变,防止模型坍塌。作者考虑了两种重要的微调任务:主体驱动生成和可控生成。结果表明,OFT方法在生成质量和收敛速度上优于现有方法。
AI图像生成工具
SOREAL.AI Studio是一款基于AI技术的图像生成工具。它可以生成逼真的图像,帮助用户快速创建各种视觉元素。该工具具有稳定的Diffusion 1.5算法和Dreambooth Studio,可以进行模型的微调和训练。SOREAL.AI Studio支持文本到图像的生成,提供丰富的功能和使用场景,并适用于个人和商业用户。价格合理且定位广泛。
连接不同语言模型和生成视觉模型进行文本到图像生成
LaVi-Bridge是一种针对文本到图像扩散模型设计的桥接模型,能够连接各种预训练的语言模型和生成视觉模型。它通过利用LoRA和适配器,提供了一种灵活的插拔式方法,无需修改原始语言和视觉模型的权重。该模型与各种语言模型和生成视觉模型兼容,可容纳不同的结构。在这一框架内,我们证明了通过整合更高级的模块(如更先进的语言模型或生成视觉模型)可以明显提高文本对齐或图像质量等能力。该模型经过大量评估,证实了其有效性。
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