#动漫风格

AI Image Generator and Search是一个先进的图像生成和搜索平台。基于文本描述，系统可生成多样化风格的图像，涵盖人物肖像、动物、风景和卡通等类型。平台提供海量AI生成图片供浏览和搜索，有助于激发创意灵感。从写实到动漫，丰富的图像风格满足各类需求。无论是创意构思还是素材寻找，该平台都能提供有力支持。

Photo to Anime是一款免费的在线工具,支持AI照片转动漫和文本生成动漫图像。使用设备端处理技术,保护用户隐私,无需登录即可使用。操作简单直观,适合所有用户,无需专业技能。支持无限制生成图像,为用户提供创新方式重新诠释照片和想象力。

animeBuilder为用户提供免费、高效的在线AI工具，实现图片动漫风格转换和文本艺术图像生成。无需注册，即可享受专业级创作体验。该平台助力设计师提升效率，激发产品创意灵感。注重用户隐私保护，不存储个人信息。animeBuilder持续优化服务，致力于为创作者提供更优质的在线工具。

imgutils是一个功能丰富的Python库，专为动漫风格图像处理而设计。该库集成了多种先进AI模型，提供差分检测与聚类、角色图像预训练、物体检测、线稿生成等功能。此外，imgutils还支持单色图像检测、图像分级、标签生成和截断图像检查等实用工具。这些功能使其成为处理动漫图像数据集和进行图像分析的理想选择。

Rae Diffusion XL V2是基于Animagine XL 3.1模型的优化版本，专注于高质量动漫风格艺术的生成。通过标签的灵活应用，该模型能够提升图像质量和美学表现，包含质量、审美标签与敏感内容标识。Rae Diffusion XL V2支持多种分辨率及特定采样设置，适合创作者使用。

Counterfeit-V2.5是一款开源的动漫风格AI图像生成模型，能够创作多样化的动漫场景和角色。该模型支持日常生活、校园、传统和现代等丰富场景类型，可精确捕捉角色细节和情感。模型采用提示词系统，允许用户精确控制生成内容。Counterfeit-V2.5适用于动漫创作者和爱好者，是一个实用的AI辅助创作工具。

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。

该开源项目通过梦境训练精细调整stable diffusion 1.5模型，生成动漫铅笔风格的图像。项目包括多个版本，不断优化以提升图像质量，是AI艺术生成的积极尝试。

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。

Just-cute-v10-sdxl是一个基于Stable Diffusion XL的开源图像生成模型，主要用于生成可爱风格和小马题材的插画。该模型基于diffusers框架开发，支持文本到图像的转换功能，能够生成动漫风格的图像。模型采用FAIPL-1.0-SD开源协议发布，可供社区使用和二次开发。

Animagine XL 3.0是基于Stable Diffusion XL的开源动漫图像生成模型，注重概念学习而非单纯审美风格。模型经过500多小时训练，使用120万+图像数据集，支持多种分辨率和宽高比。它具有优化的手部结构和标签排序功能，可生成高质量动漫人物和场景。模型附带详细的提示词指南和特殊标签系统，有助于实现理想的生成效果。

copycat-v31-sdxl模型基于Stable Diffusion XL开发，结合了SD1.5的艺术风格，主要用于生成动漫和小马风格的图像。该模型由calculater开发，能够生成高质量的二次元插画，适合动漫风格图像的创作需求。

getphat-pony-anime-realism-hybrid-mix-v10-sdxl是基于Stable Diffusion XL开发的文生图模型，结合真实主义和动漫风格进行马匹图像生成。模型可以生成具有写实效果的图像，同时融入动漫艺术特征，适用于插画和概念设计等创作领域。

Anything V4是一个面向动漫风格图像生成的潜在扩散模型，通过简单提示即可生成细节丰富的图像。支持danbooru标签以及Gradio Web UI操作，并提供Fantasy.ai商业使用许可。该模型兼容多平台，可导出ONNX、MPS及FLAX/JAX格式，支持简化的Python代码进行图像生成，适合生成动漫人物和风景等多样化内容。

ReVive是一个融合了ReVAnimated和REV模型的AI图像生成项目。它继承了ReVAnimated的构图优势和REV的眼睛细节处理能力，主要生成动漫、插画和卡通风格的图像。该模型能够根据文本描述创建包含精细人物、表现力丰富的眼睛和复杂场景的图片，适用于多种创意工作。

ZootVision是一个开源的图像生成模型，Alpha版本在背景渲染和艺术风格方面表现突出。模型可生成卡通人物、动物角色和场景插画，支持多种艺术家风格融合。适用于童话插画、杂志广告、人物肖像等多种场景创作，可实现从写实到奇幻的多样化视觉效果。

najal-v1-sdxl是一个基于Stable Diffusion XL的动漫角色生成模型，专注于二次元人物和艺术风格创作。该模型基于qelt/merges架构，生成具有美感的动漫角色图像。可用于角色设计和插画制作，支持自定义艺术风格。

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。

Speciosa Anime V14 SDXL是一个基于Stable Diffusion XL的动漫角色生成模型，专注于创建2.5D动漫风格图像。该模型能生成真实感与动漫风格混合的角色，呈现独特视觉效果。采用diffusers框架开发，支持文本到图像的生成pipeline，为创作者提供动漫角色设计工具。模型由Oraculum开发，适用于英语提示词。

HarukaChibiArt基于Stable Diffusion框架开发，通过模型融合技术结合Protogen 2.2、yuzusoft-chibiV2和RevAnimated特性，专注于生成chibi风格的二次元图像。模型可以处理人物面部表情、服装细节和场景元素，输出具有动漫美学特征的卡通插画作品。

MeinaMix_V11是基于Stable Diffusion的动漫艺术生成模型，专注于通过简洁提示词生成高质量动漫插画。模型内置多种优化采样器，支持512x768至1536x512等多种分辨率，可生成肖像和风景图像。通过量化处理、高分辨率修复和推荐参数配置，能够有效提升画面细节表现。模型完全开源免费，并提供Discord社区技术支持。