条件生成

MUMU

MUMU是一种多模态图像生成模型,通过结合文本提示和参考图像来生成目标图像,提高生成的准确性和质量。该模型基于SDXL的预训练卷积UNet,并融合了视觉语言模型Idefics2的隐藏状态。MUMU能够在风格转换和角色一致性方面展现强大的泛化能力,同时在生成图像时能够很好地保留细节。主要功能包括多模态输入处理、风格转换、角色一致性、细节保留以及条件图像生成。

云界AI

云界AI是一款开源在线AI绘图工具,提供文本生成图像、图像生成图像、条件生成图像和模型训练等功能。用户可以输入文本描述或上传图片,快速生成创意艺术作品。它支持多种艺术风格,适合各种水平的用户使用。此外,云界AI还提供了创意二维码、光影艺术等特色功能,适用于社交媒体内容创作、平面设计、游戏开发、动漫插画、数字艺术和教育等领域。

BiGR

BiGR是一种基于二进制编码的条件图像生成模型,集成了生成与判别任务于同一框架,支持高质量图像生成、视觉辨别和编辑。它通过掩码建模机制和二进制转码器实现高效的图像重建与预测,无需针对特定任务进行结构修改或参数调整,适用于多种视觉任务,如艺术创作、内容生成、广告设计、图像修复等。

PUMA

PUMA是一款先进的多模态大型语言模型,专注于通过整合多粒度视觉特征提升视觉生成与理解能力。它支持文本到图像生成、图像编辑、条件图像生成及多粒度视觉解码等功能,适用于艺术创作、媒体娱乐、广告营销等多个领域,凭借其强大的多模态预训练和微调技术,成为多模态AI领域的前沿探索。

In

In-Context LoRA是一种基于扩散变换器(DiTs)的图像生成框架,通过微调少量数据实现多样化图像生成任务。它无需修改原始模型结构,减少了对大规模标注数据的依赖,同时保持了高质量的生成效果。该工具支持多任务图像生成、上下文学习能力、任务无关性以及条件图像生成等功能,适用于故事板生成、字体设计、家居装饰等多个领域。

OneDiffusion

OneDiffusion是一种多功能的大规模扩散模型,支持文本到图像生成、条件图像生成、图像理解等多种任务。它通过序列建模和流匹配框架实现灵活的图像生成能力,适用于艺术创作、广告设计、游戏开发等多个领域,具备高度的扩展性和统一性。

Diffusion Self

Diffusion Self-Distillation (DSD) 是一种基于预训练文本到图像扩散模型的零样本定制图像生成技术,通过自动生成数据集并微调模型,支持文本条件下的图像到图像转换任务。其核心在于利用生成图像网格与视觉语言模型筛选高质量配对数据集,实现无需人工干预的身份保持定制化图像生成。该技术广泛应用于艺术创作、游戏开发、影视制作、广告营销及个性化商品等领域。

VMB

VMB是一个由多机构合作研发的多模态音乐生成框架,可从文本、图像和视频等多样化输入生成音乐。它通过文本桥接和音乐桥接优化跨模态对齐与可控性,显著提高了音乐生成的质量和定制化程度。VMB具有增强模态对齐、提升可控性、显式条件生成等特点,适用于电影、游戏、虚拟现实等多个领域。

Direct3D

Direct3D-S2是由南京大学、DreamTech、复旦大学和牛津大学联合开发的高分辨率3D生成框架,基于稀疏体积表示和空间稀疏注意力(SSA)机制,提升扩散变换器(DiT)的计算效率并降低训练成本。该框架包含全端到端的稀疏SDF变分自编码器(SS-VAE),支持多分辨率训练,在1024³分辨率下仅需8个GPU即可训练。Direct3D-S2能够从图像生成高分辨率3D形状,具有精细几何细节和高

Red_Panda

Red_Panda 是一款由 Recraft AI 开发的先进 AI 图像生成工具,以其高精度的文本到图像转换能力和卓越的解剖学准确性著称。它能够生成复杂长文本对应的高质量图像,支持用户通过风格控制和图形设计工具实现个性化定制。此外,Red_Panda 还具备矢量图像生成能力,并集成 AI 图像编辑功能,广泛应用于设计、品牌营销、教育及出版等多个领域。