#图像生成模型

HPSv2

HPSv2是一个评估文本到图像生成模型的先进基准测试框架。该框架基于大规模人类偏好数据集HPDv2训练,可准确预测人类对生成图像的偏好。HPSv2提供公平、稳定且易用的评估方法,涵盖动画、概念艺术、绘画和照片四种风格。研究人员可利用HPSv2比较不同模型性能或评估自研模型。项目提供PyPI包和在线演示,便于快速上手使用。

GraphQL AI

GraphQL AI平台整合了多项AI开发功能，包括隔离上下文创建、自定义chatGPT实例训练和聊天机器人网络构建。平台集成多种图像生成模型，支持高质量内容创作。开发者使用自有API密钥即可免费访问，便捷开发AI工具、机器人和聊天助手。平台设计简化了AI应用开发流程，有助于快速构建和部署多样化的AI解决方案。

syn-rep-learn

Syn-Rep-Learn 项目研究合成图像在视觉表示学习中的应用。该项目包括三个主要研究方向：StableRep 探索文本到图像模型生成的合成图像在视觉表示学习中的作用，Scaling 分析合成图像在模型训练中的扩展规律，SynCLR 比较从模型和实际数据学习视觉的效果。这些研究为计算机视觉和机器学习领域提供了新的视角。

Illustrious-xl-early-release-v0

Illustrious-xl-early-release-v0是一个基于Kohaku XL Beta 5模型的开源插画生成AI项目。该模型使用Danbooru2023数据集进行训练，提供v0.1和v0.1-GUIDED两个版本。它支持多样化的角色设计和艺术风格，适用于创意和艺术AI生成任务。模型采用公平AI公共许可证发布，鼓励开源使用和研究。

stable-diffusion-3-medium

Stable Diffusion 3 Medium是Stability AI开发的文本生成图像模型，采用多模态扩散变换器(MMDiT)架构，集成OpenCLIP、CLIP和T5三种文本编码器。模型通过10亿图像预训练和3000万张图像微调，支持图像生成、字体排版等功能。提供多种模型变体，可通过ComfyUI或API使用，仅限非商业研究用途。