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基于FLUX训练的MidJourney动漫风格模型

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基于FLUX.1-dev开发的LoRA模型，专注于生成MidJourney风格的动漫图像。该模型采用Safetensors格式提供权重文件，支持diffusers库调用，通过egmid触发词即可生成图像。作为首个基于flux的anime风格模型，目前仍在持续优化中。

style-enhancer-xl-lora - 基于Stable Diffusion XL的动漫风格图像增强LoRA模型

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Style Enhancer XL LoRA是基于Stable Diffusion XL框架的LoRA适配器，旨在增强Animagine XL 2.0的图像生成能力。该模型专注于提升动漫风格图像的质量和细节，并支持Danbooru标签系统，使图像生成更加精确和富有创意。它不仅能够改善动漫主题图像的整体风格，还可以模拟SD 1.5的经典艺术效果，为创作者提供了一个versatile的高质量动漫风格图像生成工具。

Flux-Uncensored-V2 - 突破内容限制的AI图像生成模型创作无界限的艺术作品

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FLUX Uncensored LoRA v2是一个基于FLUX.1-dev开发的AI图像生成模型，移除了内容限制，可生成NSFW和未经审查的内容。该模型性能提升，稳定性更高，模型体积更小。用户可通过特定触发词生成明确图像，适用于创作无限制的艺术作品。仅供研究和个人使用，遵循非商业许可。

lora - 丰富多样的动漫表情和视觉效果LoRA库

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该项目是一个综合性的动漫风格LoRA库，涵盖了多种表情和视觉效果。包含各类眼睛样式（如猫眼、星形眼、心形眼等）、多样化的嘴型和表情（如邪恶笑容、感性表情等），以及视觉效果（如对比度调整、模糊效果等）。这些LoRA模型可为动漫风格图像创作提供丰富的表现力和多样性。

AAM_XL_AnimeMix - 基于Stable Diffusion XL的动漫风格AI图像生成模型

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AAM_XL_AnimeMix是一个基于Stable Diffusion XL微调的文本到图像模型，专注于生成动漫风格的艺术作品。该模型结合了AI技术和动漫元素，可根据文本提示创作各种动漫场景和角色，如夜景、花田等。它适用于艺术创作、设计和动漫爱好者，提供了一种新的动漫风格图像生成方式。模型支持使用Diffusers库进行部署，可通过简单的Python代码实现图像生成。

vintage-ads-flux - 复古风格广告图像生成工具

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vintage-ads-flux是基于FLUX.1-dev模型及LoRA扩散技术的图像生成工具，可以生成复古风格的广告图像。该模型通过公开领域复古广告训练，支持使用特定触发词进行图像生成，适用于非商业应用。您可以从官方网站下载模型权重，实现复古广告的创意制作。

OpenFLUX.1 - 可定制的高速图像生成开源模型

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OpenFLUX.1是FLUX.1-schnell模型的改进版本，移除了蒸馏限制，支持进一步微调。该模型采用经典CFG方法，可在1-4步内生成高质量图像，为开发者提供了灵活的图像生成解决方案。OpenFLUX.1使用Apache 2.0许可，目前处于beta 0.1.0阶段，正在持续优化中。

MilkyWonderland_v1 - 基于Stable Diffusion的二次元动漫风格图像生成模型

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MilkyWonderland_v1是基于Stable Diffusion开发的二次元动漫风格图像生成模型，通过diffusers框架实现文本到图像的转换功能。该模型专注于动漫风格图像的生成，具有稳定的性能表现。

3D_Render_for_Flux - 优化3D渲染技术和图像生成的应用

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基于Flux技术，探索高质量3D渲染和图像生成的潜力。利用特定关键词，可生成逼真的人物、动物及自然景观。无论是构建真实场景还是创作多彩角色，该项目提供了明确的指引满足创作者需求。基础模型由Black Forest Labs开发，并可遵循Apache-2.0许可证下载使用。

sitad2 - FLUX.1-dev驱动的AI图像生成LoRA模型

DiffusersFLUX.1-devGithubHuggingfaceLoRAReplicate开源项目文本生成图像模型

Sitad2是基于black-forest-labs/FLUX.1-dev开发的LoRA模型，通过Replicate平台训练而成。模型集成diffusers库，使用REALLISTICAIMODEL触发词进行图像生成，支持LoRA权重调整、合并和融合功能。

mflux - Mac专用的FLUX模型AI图像生成工具

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mflux是基于Apple MLX框架的FLUX模型开源实现，为Mac设备优化的AI图像生成工具。它支持本地运行FLUX.1-Schnell模型，可生成1024x1024分辨率图像，无需云服务。项目代码简洁，专注于模型表达，适合学习和开发。未来计划支持更多FLUX模型和功能。

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