文本到图像

ART

ART(Anonymous Region Transformer)是一种新型多层透明图像生成技术,支持基于全局文本提示和匿名区域布局生成多个独立透明图层(RGBA格式)。通过逐层区域裁剪机制,显著提升生成效率,速度快于传统方法12倍以上。具备高质量自编码器,支持50层以上的图像生成,减少图层冲突。广泛应用于艺术设计、内容创作、广告营销及科研等领域。

Image

Image-01 是一款由 MiniMax 开发的文本到图像生成模型,能够根据文本描述精准生成高质量、高分辨率图像,支持多种纵横比输出。具备优秀的人物与物体渲染能力,适用于艺术创作、广告设计、影视制作等多个领域。支持高效批量生成,单次最多输出 9 张图像,每分钟处理 10 个请求,提升创作效率。采用扩散模型与 Transformer 架构,结合线性注意力与 MoE 技术,确保图像质量与生成效率。

LDGen

LDGen是一款结合大型语言模型与扩散模型的文本到图像生成工具,支持零样本多语言生成,提升图像质量和语义一致性。通过分层字幕优化、LLM对齐模块和跨模态精炼器,实现文本与图像的高效交互。实验表明其性能优于现有方法,适用于艺术创作、广告设计、影视制作等多个领域,具备高效、灵活和高质量的生成能力。

SigStyle

SigStyle是一款由多所高校与Adobe合作开发的签名风格迁移框架,能将单张风格图像的视觉特征(如几何结构、色彩和笔触)精准迁移到目标图像,同时保持内容的语义和结构。其核心技术基于个性化文本到图像扩散模型,结合超网络和时间感知注意力交换技术,实现高效且高质量的风格迁移。支持多种应用场景,如艺术创作、时尚设计、影视制作等,具备灵活性和广泛适用性。

RSIDiff

RSIDiff 是一种基于递归自训练的文本到图像生成优化框架,通过高质量提示构建、偏好采样和分布加权机制,提升图像质量和与人类偏好的对齐度,减少训练崩溃风险。它具备自演化能力,降低对大规模数据的依赖,广泛应用于艺术创作、广告设计、VR/AR、游戏开发等领域。

Qihoo

Qihoo-T2X是由360 AI研究院与中山大学联合研发的高效多模态生成模型,基于代理标记化扩散 Transformer(PT-DiT)架构。该模型通过稀疏代理标记注意力机制显著降低计算复杂度,支持文本到图像、视频及多视图生成。具备高效生成能力和多任务适应性,适用于创意设计、视频制作、教育、游戏开发及广告等多个领域。

ImageRAG

ImageRAG 是一种基于检索增强生成(RAG)技术的图像生成工具,通过动态检索相关图像提升文本到图像模型的生成能力。它能够增强对罕见概念的理解与生成,提升图像的真实度和相关性,支持多模态生成与个性化定制。无需额外训练即可适配多种 T2I 模型,广泛应用于创意设计、品牌推广、教育及影视等领域。

Lumina

Lumina-Image 2.0 是一款开源图像生成模型,基于扩散模型与 Transformer 架构,具有 26 亿参数。它能根据文本描述生成高质量、多风格的图像,支持中英文提示词,并具备强大的复杂提示理解能力。模型支持多种推理求解器,适用于艺术创作、摄影风格图像生成及逻辑推理场景,兼具高效性和灵活性。

SANA 1.5

SANA 1.5是由英伟达联合多所高校研发的高效线性扩散变换器,专用于文本到图像生成任务。其核心优势包括高效的训练扩展、模型深度剪枝、推理时扩展等技术,能够在不同计算预算下灵活调整模型性能。支持多语言输入,并具备开源特性,适用于创意设计、影视制作、教育等多个领域。实验表明,其生成质量接近行业领先水平,同时显著降低计算成本。

SynCD

SynCD是由卡内基梅隆大学与Meta联合开发的高质量合成训练数据集,用于提升文本到图像模型的定制化能力。它通过生成同一对象在不同视角、光照和背景下的图像,结合共享注意力机制和3D资产引导,确保对象一致性。该数据集支持无调优模型训练,提升图像质量和身份保持能力,广泛应用于个性化内容生成、创意设计、虚拟场景构建等领域。