#图像生成

这个项目在图像生成领域通过使用LoRA技术在超高真实感方面展现了进步。其特别专注于人脸的真实感生成，并能够与多种模型如Flux和Stable Diffusion兼容使用。使用关键字'Ultra realistic'，可以实现更逼真的图像生成体验。虽然模型仍在训练阶段，但已经展示了很好的细节处理能力，特别适合对高分辨率图像处理有要求的用户，可免费下载模型权重。

项目结合ReVAnimated和Liberte Redmond模型，拓展文图生成技术。支持多种风格如写实、动漫和卡通，适合多样创意应用。采用diffusers库及Incredible World VAE，保障高质量输出，为创意表达提供新动力。

项目使用Huggingface API生成逼真的数字艺术图像，通过关键词组合生成细致且富有情感的视觉效果。用户可以根据需要调整诸如头发颜色、眼睛颜色和雨天等图像细节，实现个性化艺术创作，适用于艺术设计和视觉表达等领域，展示出现代AI在视觉艺术中的应用能力。

Realistic Vision 1.2结合稳定扩散技术和diffusers库，从文本生成高质量的逼真图像。采用CreativeML-OpenRAIL-M许可证，项目为数字创作提供了灵活性和创新性。通过简单的文本提示，用户可以生成多种符合视觉需求的图像，适用于多个创意领域。

Memento结合Real Life v2和高保真模型，通过MementoVAE模块实现逼真的个性化图像生成。其text-to-image功能允许创作各类虚拟纪念品，从肖像到艺术作品。支持多种风格与场景，满足不同的创作需求。

该模型能够生成与Midjourney效果相近的高分辨率图像。其通过超过千万张高质量图像数据的训练，采用多重分辨率和数据增强技术，支持各种类型和宽度的线条。用户可利用简单的草图和提示词生成视觉效果突出的图像。在美学表现上，该模型优于Controlnet-Canny-Sdxl-1.0。但需注意，线条的厚薄会影响控制能力，适合从粗略到精细的逐步创作。

Timeless项目结合了Timeless Diffusion和FabulousAlpha模型，通过fennPhoto和Incredible World 2等模块，打造出不依赖负面提示的图像生成工具。即使提示中不含“timeless style”，也能生成多样风格的图像。它综合利用IncredibleWorld2、FennPhoto与Stable Diffusion 1.5，实现从经典肖像到未来派风格的图像创作，拓展了创作可能性。

CLIP ViT-B/16模采用DataComp-1B数据集训练，并结合OpenCLIP工具，旨在促进研究者对零样本图像分类的理解。该模型在ImageNet-1k数据集上实现了73.5%的零样本准确率，展示了其在多领域研究中的潜力和挑战。由于数据集仍未完全筛选，建议仅限于学术研究使用。

lyrielv16是一款基于StableDiffusion的超写实人像生成AI模型。该模型专注于创建电影级品质的赛博朋克风格人像，允许调整面部特征、光效和场景氛围等细节。开发者可通过免费API密钥使用该服务，支持多种编程语言接入，并能自定义图像尺寸、采样步数等参数。lyrielv16适用于需要生成高质量人像的各类项目。

RetroRetro项目通过融合多种影像模型，引入DucHaitenRetro、Retro Diffusion和Stable Diffusion 1.5，提升像素艺术和电影风格图像的生成效果。在促发像素艺术风格时能高效生成，并在其他风格上亦有出色表现。用户可运用多样化提示语创作，展现热带岛屿或怀旧汽车等主题，平衡游戏与电影视觉效果。该项目为图像生成注入新活力，适合需高质量图形再现的用户。

该项目通过diffusers库的DiffusionPipeline实现无条件图像生成，使用eurecom-ds/celeba数据集，并兼容CUDA设备，提供了加载预训练模型和生成图像的高效方案。模型通过固定种子实现一致的推理输出，适用于AI研究和开发。用户可以自定义推理步骤，满足不同场景下的图像生成需求，拓展计算机视觉应用。

项目通过Fluxgym在本地计算机上训练的Flux LoRA模型，可以使用特定触发词进行图像生成。模型可在ComfyUI、AUTOMATIC1111、SD.Next、Invoke AI、Forge等工具中使用，权重以Safetensors格式提供，并按照非商业许可使用。

amused-256是一款基于muse架构的轻量级文本到图像模型，适用于快速大量生成图像的应用。通过并行解码和简化的采样步骤，提高了生成效率。模型使用优化的CLIP文本编码器，共803M参数，较原有的3B参数模型更为小巧。尽管模型体积小，生成图像质量略为降低，但在快速迭代和特定应用场景中仍有出色表现。amused-256允许在简单数据集上进行快速微调，利用最小计算资源来优化训练效果，非常适合资源有限的快速验证任务。

该图像编码器是SDXL IP Adapter模型的必要组件，确保其在Invoke AI 3.2+版本中正常运行。用户可以通过输入图像提示来影响生成过程，并且该项目在invoke.ai和GitHub上均有Community Edition的访问途径。

此LoRA模型专为创作情感丰富的电影风格图像而设计，融合了梦幻和超现实元素。使用触发词'mgwr/cine'，可以生成具有电影感的视觉效果，尤为突出柔和光线、温暖色调以及宁静氛围，适合图像创作者和艺术摄影爱好者探索。模型以Safetensors格式提供下载，是激发创意灵感的推荐工具。

Stable Diffusion 2.1的增强版可接受CLIP图像嵌入并生成图像变体，通过噪声水平调节控制。适用于艺术创作、设计和研究用途，探索生成模型的偏见和局限。开发者为Robin Rombach和Patrick Esser，使用CreativeML Open RAIL++-M开放许可，但需注意生成的内容可能存在偏见或不当风险。

模型正在不断优化中，专注于生成逼真的高质量图像，包括SFW和NSFW内容。模型现阶段尚未定型，可能存在一定的制约。建议用户采用特定的负提示词和生成参数以提升效果。该工具支持多种采样方法和高分辨率增强，现已上线于Mage.Space。有关详细说明可以访问CivitAI，实时更新和支持则通过Boosty获得。

此LORA模型基于SD XL 1.0进行微调，旨在高效生成多主题的Logo图像，是多样化视觉设计的理想选择。用户可以通过简单的提示词及标签控制，如详细、极简、色彩丰富与黑白等方式调整生成效果。建议以1024x1024分辨率生成以确保最佳图像质量。虽然该LORA模型尚需优化，有时需要多次尝试以获取理想图像，但其灵活性和高生成能力为设计任务提供了有力支持。喜爱此模型的用户可以选择通过Patreon或Ko-fi进行资助。

Rubii AI平台支持个性化二次元角色的创作和互动，拥有先进的模型、长期记忆功能、卓越语音合成及图像生成技术。平台提供探索、瞬间捕捉、角色创作及记忆管理功能，让用户畅享丰富的社区体验。

本项目通过diffusers库的文本到图像功能生成个性化的人物写实图像，兼容稳定扩散模型。用户可以根据服装细节和背景环境进行图像定制，使结果更具真实感，为设计师和艺术家提供了广阔的创作空间，是一个实用的视觉创作工具。

control_v11f1e_sd15_tile是ControlNet v1.1系列中专注于图像细节增强的模型。通过与Stable Diffusion结合，该模型能将低分辨率或模糊图像转换为清晰度更高的图像。这个开源项目不仅支持图像超分辨率处理，还可用于生成与输入图像大小相同但细节更丰富的图像，为数字图像处理提供了新的解决方案。

Askrobi是一款可通过WhatsApp互动的智能助手，支持生成艺术作品、撰写内容及多语言翻译。它具有编程和数学运算辅助能力，数据隐私符合WhatsApp标准，用户信息安全有保障。

这是一个基于Stable Diffusion技术的开源项目，通过AI将2D图像自动转换为3D模型。项目采用Objaverse数据集训练，主要应用于研究领域，可用于艺术创作、教育和产品设计。该技术虽在文字渲染和人像生成方面存在限制，但为计算机视觉领域带来突破性进展。

OmniGen是一个多模态图像生成模型，支持通过灵活的多模态指令生成多种图像，无需额外插件或操作。安装简便，界面友好，具备从文本生成图像的功能。其设计注重易用性和灵活性，支持用户自定义和微调，满足多样的图像生成需求。

该项目利用LoRA技术训练图像模型，复刻80年代和90年代科幻及恐怖电影的VHS封面艺术。通过使用触发词'vhs_box'，用户可生成相关图像，并可与diffusers库集成。模型以轻量化的Safetensors格式提供，便于用户进行艺术创作。

NextPhoton通过融合Next Photo 2与Photon两个模型，利用SuperMerger Weight Sum技术实现了高质量的图像生成效果。该模型在人物场景、街拍写真、废弃建筑等场景下表现出较好的真实感，适用于摄影作品创作、场景模拟等应用场景。

Karlo v1 alpha利用OpenAI的unCLIP架构实现文本条件下的图像生成。通过改进的超分辨率模块，该模型在有限的去噪步骤中将图像分辨率从64px提升至256px。Karlo在COYO-100M、CC3M和CC12M等数据集上训练，具备优良的图像生成效果，并采用前置、解码及超分辨率模块实现高效处理。还支持生成图像变化，丰富视觉体验。

photoMovieX是一个基于Stable Diffusion的AI图像生成模型，专注于创造电影级画面。该模型能够融合科幻、复古和超现实主义元素，通过文本提示词生成未来感建筑、复古人物肖像和奇幻场景等独特视觉作品。photoMovieX在创造具有电影感和艺术性的图像方面表现出色，为创意工作者提供了丰富的创作素材。

FLUX.1-dev-Controlnet-Union是一个整合多种控制模式的文本到图像生成工具，支持canny、tile、depth等模式。当前已经发布beta版本，旨在推动开源社区及Flux生态系统的发展。尽管模型仍在训练中，但在多ControlNets集成方面已展示出优异性能。使用FluxMultiControlNetModel，可以在特定条件下实现高效图像生成。推荐从GitHub获取最新版本以获得最佳支持。

Sudachi_diffusers是一种强调稳定扩散的模型，适用于文本到图像的转换，为用户提供高质量的生成效果。

ControlNet通过深度估计条件增强了Stable Diffusion等模型，允许在个人设备和高性能集群上进行快速训练，即使数据集较小。开发者Lvmin Zhang与Maneesh Agrawala提出的模型具有灵活性，加强了扩散模型的控制方式，推进应用实现。其多种检查点以不同条件训练，提供精细的生成控制。

Karlo v1 alpha通过优化的unCLIP架构提供了文本条件图像生成方案，提升了图像超分辨率性能。该模型在7个降噪步骤中将图像从64px扩展到256px，增强了高频细节表现。项目使用diffusers库，便于高性能GPU上的简便实现。模型在115M图像文本对上进行从头训练，并应用DDPM目标与VQ-GAN风格损失进行优化。

ControlNet v1.1 引入涂鸦条件以增强图像生成，修复了先前版本的数据问题，并优化了厚涂鸦处理。通过条件控制，该模型可在Stable Diffusion v1-5上实现多样输入条件，如边缘检测和分割，无需高配置硬件即可便捷地进行快速训练。

这个开源项目基于SDXL vit-h模型，支持多IP适配器和图像编码器，允许更丰富的图像生成。通过最近更新的功能，与Image Artisan XL无缝集成，项目中包含不同噪声级别的实验结果，展示该工具在文本到图像转换中的多样化应用场景和扩展功能。

ControlNet通过引入涂鸦图像等额外输入条件，为预训练的扩散模型提供条件控制，提升其生成能力。即使在训练数据集较少的情况下，该网络仍能保持良好的学习效果。模型支持在个人设备上训练，并可借助计算集群扩展到大规模数据集。此外，Stable Diffusion等扩散模型可与ControlNet结合，增强条件输入灵活性并拓展其应用领域。

VisualGLM-6B是一个多模态对话模型，支持中文、英文和图像交互。基于ChatGLM-6B，有78亿参数，通过BLIP2-Qformer桥接视觉和语言模型。此模型使用CogView数据集进行预训练，并在长视觉问答数据上微调，以生成符合人类偏好的回答。用户可用Python代码简便调用模型，同时提供命令行、网页示例及模型量化的详细说明。