产品库

提升生成模型质量和加速推理的项目

UniFL是一个项目，旨在提升生成模型质量和加速推理速度。它通过感知反馈学习、解耦反馈学习和对抗性反馈学习三个关键组件，有效解决了当前扩散模型存在的图像质量、美学吸引力和推理速度等问题。经过实验验证和用户研究，UniFL在多个扩散模型上展现出显著的性能提升和强大的泛化能力。

Stability AI 生成模型是一个开源的生成模型库。

Stability AI 生成模型是一个开源的生成模型库，提供了各种生成模型的训练、推理和应用功能。该库支持各种生成模型的训练，包括基于 PyTorch Lightning 的训练，提供了丰富的配置选项和模块化的设计。用户可以使用该库进行生成模型的训练，并通过提供的模型进行推理和应用。该库还提供了示例训练配置和数据处理的功能，方便用户进行快速上手和定制。

AI 图像生成进入 “毫秒级” 时代，速度快、质量高。

腾讯混元图像 2.0 是腾讯最新发布的 AI 图像生成模型，显著提升了生成速度和画质。通过超高压缩倍率的编解码器和全新扩散架构，使得图像生成速度可达到毫秒级，避免了传统生成的等待时间。同时，模型通过强化学习算法与人类美学知识的结合，提升了图像的真实感和细节表现，适合设计师、创作者等专业用户使用。

朱雀大模型检测，精准识别AI生成图像，助力内容真实性鉴别。

朱雀大模型检测是腾讯推出的一款AI检测工具，主要功能是检测图片是否由AI模型生成。它经过大量自然图片和生成图片的训练，涵盖摄影、艺术、绘画等内容，可检测多类主流文生图模型生成图片。该产品具有高精度检测、快速响应等优点，对于维护内容真实性、打击虚假信息传播具有重要意义。目前暂未明确其具体价格，但从功能来看，主要面向需要进行内容审核、鉴别真伪的机构和个人，如媒体、艺术机构等。

利用尖端AI技术，将创意转化为高质量图像。

Flux AI 图像生成器是由Black Forest Labs开发的，基于革命性的Flux系列模型，提供尖端的文本到图像技术。该产品通过其120亿参数的模型，能够精确解读复杂的文本提示，创造出多样化、高保真的图像。Flux AI 图像生成器不仅适用于个人艺术创作，也可用于商业应用，如品牌视觉、社交媒体内容等。它提供三种不同的版本以满足不同用户的需求：Flux Pro、Flux Dev和Flux Schnell。

低成本高质量文本到图像生成模型

PIXART-α是一种基于Transformer的文本到图像生成模型，其图像生成质量与最先进的图像生成器相当，支持高分辨率图像合成，训练速度明显优于现有的大规模T2I模型，训练成本低，可节省近30万美元，并减少90%的CO2排放。PIXART-α在图像质量、艺术性和语义控制方面表现出色，可为AIGC社区和初创企业提供新的见解，加速从头开始构建高质量、低成本的生成模型。

FLUX模型的Cog推理引擎

Cog inference for flux models 是一个用于FLUX.1 [schnell] 和 FLUX.1 [dev] 模型的推理引擎，由Black Forest Labs开发。它支持编译与量化，敏感内容检查，以及img2img支持，旨在提高图像生成模型的性能和安全性。

改进扩散模型采样质量的免费方法

FreeU是一种方法，可以在不增加成本的情况下显著提高扩散模型的采样质量：无需训练，无需引入额外参数，无需增加内存或采样时间。该方法通过重新加权U-Net的跳跃连接和主干特征图的贡献，结合U-Net架构的两个组成部分的优势，从而提高生成质量。通过在图像和视频生成任务上进行实验，我们证明了FreeU可以轻松集成到现有的扩散模型中，例如Stable Diffusion、DreamBooth、ModelScope、Rerender和ReVersion，只需几行代码即可改善生成质量。

ImagenHub:标准化条件图像生成模型的推理和评估

ImagenHub是一个一站式库,用于标准化所有条件图像生成模型的推理和评估。该项目首先定义了七个突出的任务并创建了高质量的评估数据集。其次,我们构建了一个统一的推理管道来确保公平比较。第三,我们设计了两个人工评估指标,即语义一致性和感知质量,并制定了全面的指南来评估生成的图像。我们训练专家评审员根据提出的指标来评估模型输出。该人工评估在76%的模型上实现了高的评估者间一致性。我们全面地评估了约30个模型,并观察到三个关键发现:(1)现有模型的性能普遍不令人满意,除了文本引导的图像生成和主题驱动的图像生成外,74%的模型整体得分低于0.5。(2)我们检查了已发表论文中的声明,发现83%的声明是正确的。(3)除了主题驱动的图像生成外,现有的自动评估指标都没有高于0.2的斯皮尔曼相关系数。未来,我们将继续努力评估新发布的模型,并更新排行榜以跟踪条件图像生成领域的进展。

轻量级推理模型，用于生成高质量图像

Stable Diffusion 3.5是一个用于简单推理的轻量级模型，它包含了文本编码器、VAE解码器和核心MM-DiT技术。该模型旨在帮助合作伙伴组织实现SD3.5，并且可以用于生成高质量的图像。它的重要性在于其高效的推理能力和对资源的低要求，使得广泛的用户群体能够使用和享受生成图像的乐趣。该模型遵循Stability AI Community License Agreement，并且可以免费使用。

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。

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。

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。

轻量级OCR模型，推理速度快

OnnxOCR是基于PaddleOCR重构的轻量级OCR模型，它脱离了PaddlePaddle深度学习训练框架，实现了快速的推理速度。该模型支持超过80种语言的推理，并在转换为ONNX模型后，推理速度比使用PaddlePaddle框架快5倍。OnnxOCR独立于深度学习训练框架，可以直接部署，适用于计算能力有限但需要保持准确性的场景，并且可以在ARM和x86架构的计算机上部署。

开源生成模型训练、调优与推理框架

SCEPTER是一个开源代码库,致力于生成式模型的训练、调优和推理,涵盖图像生成、迁移、编辑等一系列下游任务。它整合了社区主流实现以及阿里巴巴通逸实验室自研方法,为生成式领域的研究人员和从业者提供全面、通用的工具集。这个多功能库旨在促进创新,加速这个快速发展的领域的进步。

一款具有 17 亿参数的开源图像生成基础模型。

HiDream-I1 是一款新型的开源图像生成基础模型，拥有 170 亿个参数，能够在几秒内生成高质量图像。该模型适用于研究和开发，并在多个评测中表现优异，具有高效性和灵活性，适合用于各种创意设计和生成任务。

生成高质量图像的文字转图像AI工具

文字转图像AI图片生成器是一款能够根据文本提示生成高质量图像的工具。它提供了数十种通用和动漫风格的稳定扩散模型，拥有免费的套餐。让AI为您绘制！除此之外，它还具备以下特点： - 可以生成各种风格的图像，包括通用和动漫风格 - 提供稳定的扩散模型，确保生成的图像质量高 - 具备免费的套餐，方便用户尝试和使用 - 支持多种使用场景，包括设计、写作、商业等 详情请访问官方网址。

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。

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。

高分辨率图像生成模型，快速生成，少步推理

Latent Consistency Models是一种高分辨率图像生成模型，通过少步推理快速生成高保真度图像。LCMs可以从任何预训练的稳定扩散模型中提取，只需要32个A100 GPU小时的训练即可生成高质量的768×768分辨率图像。此外，LCMs还引入了一种名为Latent Consistency Fine-tuning（LCF）的新方法，可以在自定义图像数据集上进行微调，实现定制化图像生成。

多模态大型语言模型，优化视觉识别和图像推理。

Llama-3.2-90B-Vision是Meta公司发布的一款多模态大型语言模型（LLM），专注于视觉识别、图像推理、图片描述和回答有关图片的一般问题。该模型在常见的行业基准测试中超越了许多现有的开源和封闭的多模态模型。

快速可控的图像生成与潜在一致性模型

PIXART LCM是一个文本到图像合成框架，将潜在一致性模型（LCM）和ControlNet集成到先进的PIXART-α模型中。PIXART LCM以其能够通过高效的训练过程生成1024px分辨率的高质量图像而闻名。在PIXART-δ中集成LCM显著加快了推理速度，使得仅需2-4步即可生成高质量图像。特别值得注意的是，PIXART-δ实现了在0.5秒内生成1024x1024像素图像的突破，比PIXART-α改进了7倍。此外，PIXART-δ经过精心设计，可在单日内在32GB V100GPU上进行高效训练。具有8位推理能力的PIXART-δ可以在8GB GPU内存约束下合成1024px图像，极大地增强了其可用性和可访问性。此外，引入类似于ControlNet的模块可以对文本到图像扩散模型进行精细控制。我们引入了一种新颖的ControlNet-Transformer架构，专门为Transformers量身定制，实现了显式可控性和高质量图像生成。作为一种最先进的开源图像生成模型，PIXART-δ为稳定扩散模型家族提供了一个有前途的选择，为文本到图像合成做出了重大贡献。

微软轻量级、先进的多模态模型，专注于文本和视觉的高质量推理密集数据。

Phi-3 Vision是一个轻量级、最先进的开放多模态模型，基于包括合成数据和经过筛选的公开可用网站在内的数据集构建，专注于文本和视觉的非常高质量的推理密集数据。该模型属于Phi-3模型家族，多模态版本支持128K上下文长度（以token计），经过严格的增强过程，结合了监督微调和直接偏好优化，以确保精确的指令遵循和强大的安全措施。

小米首个推理大模型MiMo开源，专为推理任务设计，性能卓越。

Xiaomi MiMo是小米公司开源的首个推理大模型，专为推理任务设计，具备卓越的数学推理和代码生成能力。该模型在数学推理（AIME 24-25）和代码竞赛（LiveCodeBench v5）公开测评集上表现出色，仅用7B的参数规模就超越了OpenAI的o1-mini和阿里Qwen的QwQ-32B-Preview等更大规模的模型。MiMo通过预训练和后训练阶段的多层面创新，包括数据挖掘、训练策略和强化学习算法等，显著提升了推理能力。该模型的开源为研究人员和开发者提供了强大的工具，推动了人工智能在推理领域的进一步发展。

基于图像学习的高质量3D纹理形状生成模型

GET3D是一种基于图像学习的生成模型，可以直接生成具有复杂拓扑结构、丰富几何细节和高保真纹理的3D模型。通过结合可微分表面建模、可微分渲染和2D生成对抗网络，我们从2D图像集合中训练了该模型。GET3D能够生成高质量的3D纹理模型，涵盖了汽车、椅子、动物、摩托车和人物等各种形态，相比之前的方法有显著改进。

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。

一款能够生成电影级质量视频的图像到视频模型

Ruyi-Models是一个图像到视频的模型，能够生成高达768分辨率、每秒24帧的电影级视频，支持镜头控制和运动幅度控制。使用RTX 3090或RTX 4090显卡，可以无损生成512分辨率、120帧的视频。该模型以其高质量的视频生成能力和对细节的精确控制而受到关注，尤其在需要生成高质量视频内容的领域，如电影制作、游戏制作和虚拟现实体验中具有重要应用价值。

双语开源数学推理大型语言模型。

InternLM-Math-Plus 是一个最新的双语（英文和中文）开源大型语言模型（LLM），专注于数学推理，具有解决、证明、验证和增强数学问题的能力。它在非正式数学推理（如思维链和代码解释）和正式数学推理（如LEAN 4翻译和证明）方面都有显著的性能提升。

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。