#图像生成

这是一个基于Stable Diffusion的图像生成模型，通过Hugging Face API提供服务。项目展示了多组样本图像，包括API调用生成的图像和原作者的演示作品。该模型已在CivitAI平台发布，可供查看详细信息和使用说明。

pola-photo-flux是一款AI图像生成模型，基于Stable Diffusion技术开发。它能够创建具有即时照片效果的图像，模拟宝丽来等经典相机的独特风格。模型在Replicate平台上使用开源材料进行训练，并遵循Flux Dev的开源许可。使用时，只需在提示词中包含'polaroid style'即可激活特定风格。适用于多种创作场景，包括人像、自然和静物摄影等，为数字艺术创作提供了新的可能性。

just-best-mix-v10-sdxl是一个基于Stable Diffusion XL的文本到图像生成模型，主要用于生成动漫和小马风格的图像。该模型由JUST__开发，可用于创作插画和角色设计。适合动漫创作者和数字艺术工作者使用。

FotoPhoto通过结合Foto Assisted Diffusion与FennPhoto两个模型的技术特点，在图像生成领域实现了突破。这个开源模型可生成包括人像、风景、食物在内的多类型图像，在保持照片级写实效果的同时，也能呈现艺术化风格。其特色在于面部细节和皮肤纹理的精确渲染，以及对整体画面氛围的把控。

Boreal-Flux-Dev-v2是基于全新数据集训练的Stable Diffusion LoRA模型，主要用于生成真实感照片。模型解决了潜在偏移问题，通过photo触发词可生成日常场景和人物互动等照片。相比前代版本，该模型在真实感呈现方面有所提升。

Queratogray Sketch是一个基于Stable Diffusion的API模型，用于生成素描风格的图像。该模型提供REST API接口，支持PHP、Node、Java等多种开发语言接入。开发者可以通过调整提示词、图像尺寸、推理步数等参数来控制生成效果。模型集成了负面提示词过滤和安全检查机制。

作为black-forest-labs/FLUX.1-dev模型的LoRA权重优化项目，该插件专注增强AI图像真实感。优化后的权重文件采用Safetensors格式，可与Stable Diffusion框架无缝对接，生成具有高度真实感的图像作品。

Frosting Lane Flux是一款优化的Stable Diffusion LoRA模型，通过Flux Dev技术提升了Frosting Lane Redux的性能。模型专注于生成独特插图风格，使用'frstingln illustration'触发词。其Safetensors格式的权重文件可在项目页面下载，为创意工作者提供了强大的AI辅助工具。

SPO-SDXL_4k-p_10ep模型采用步骤感知优化技术，通过独立评估和调整去噪步骤性能，显著提升了AI图像生成质量。相比传统DPO方法，该模型训练效率提升20倍，在处理复杂提示词和图像美学方面表现优异。模型基于SDXL基础版本开发，经过4000个提示词、10轮训练优化，能够生成更符合用户需求的高质量图像。

RealVisXL_V3.0是一个专注于生成照片级真实感图像的AI模型。该模型能够创作SFW和NSFW内容，具有优秀的细节表现和自然质感。尽管仍处于训练阶段，RealVisXL_V3.0已展现出显著潜力。通过调整采样步骤、方法和高清修复参数，用户可以进一步优化生成效果。这个模型为视觉创作提供了强大的工具支持。

Explicit Freedom API利用Stable Diffusion技术生成高度逼真的图像，该API允许用户无需支付即可获取密钥。多语言支持包括PHP、Node、Java，使得开发者能轻松创建详细的图像。NSFW Waifu模型提供独特的视觉效果，但其应用有一定受众限制。用户可参考全面的技术文档和代码示例以加速开发进程。

使用Flux LoRA技术的AI涂色书模型，专为创意素材如涂色书和海报设计。利用合成数据集和Joy Caption Batch标注，用户可通过调整提示词和白色背景来获得理想效果。

这是一个基于Stable Diffusion v1-5的图像生成控制模型，专注于人体姿态控制。相比1.0版本，该模型改进了OpenPose实现，增强了手部和面部细节控制，并优化了训练数据集。它能生成更自然准确的图像，为创作者提供精确的人物姿态控制功能。该模型可与Stable Diffusion v1-5无缝集成，适用于需要精细人体姿态控制的AI图像生成场景。

control_v11f1p_sd15_depth是ControlNet v1.1系列的深度图控制模型。它通过深度信息精确控制图像生成，支持多种深度估计方法。相比1.0版本，新模型优化了训练数据，提高了预处理器兼容性，增强了通用性和鲁棒性。该模型可与Stable Diffusion等扩散模型配合使用，为图像生成提供精确的深度控制。

wai-ani-hentai-pony-v5-sdxl是一个基于Stable Diffusion XL的图像生成模型，专注于动漫和小马风格的图像创作。该模型由WAI0731开发，已在Hugging Face平台开源，支持diffusers库调用。模型可用于AI艺术创作，适合生成动漫和小马题材的图像内容。

90s Anime Art项目使用LoRA模型增强90年代动漫艺术风格的细节表现，呈现更清晰锐利的图像效果。此项目由MindlyWorks开发，借助于Flux模型在去除背景模糊方面的独特优势。项目作为开源项目由Glif赞助，获得了Flux Dev训练的早期免费访问权限，旨在探索并采用多样化的训练技术。

Dreamshaper XL v2 Turbo是基于Stable Diffusion XL优化的图像生成模型，专注于快速高质量的文本到图像转换。该模型采用DPMSolverMultistepScheduler调度器，仅需6步即可生成图像。支持多种风格创作，包括写实人像和机械科幻场景等。适用于需要快速生成高质量图像的数字创作场景。

controlnet-openpose-sdxl-1.0是一个基于SDXL开发的人体姿态控制模型，通过OpenPose技术实现对AI生成图像中人物姿态的控制。模型在HumanArt数据集上达到0.357 mAP指标，可用于生成真实人物和动漫风格图像。该项目基于stabilityai的SDXL基础模型开发，采用Apache 2.0许可证发布。

这是Stability AI发布的Stable Diffusion 3.5大型模型的GGUF量化版本，专为ComfyUI-GGUF定制节点开发。模型继承原版所有功能及许可条款，通过GGUF格式实现更高效的部署。模型文件可直接放置于ComfyUI/models/unet目录下使用，为开发者提供文本生成图像的轻量级实现方案。

RealVisXL_V5.0是一个致力于写实图像生成的AI模型，支持SFW和NSFW内容创作。模型采用DPM++ SDE Karras和DPM++ 2M Karras采样方法，集成了高分辨率修复功能，可进行1.1-1.5倍图像放大。通过优化的负面提示词和参数配置，能够生成具有真实感的图像作品。

项目ControlNet Depth SDXL 1.0结合Zoe和Midas检测器，通过ControlNet与Stable Diffusion XL技术提升图像生成的质量与多样性。该工具支持不同分辨率的图像处理，可选择双重检测器和多种调度器优化生成过程，是实现高质量图像生成的强大解决方案。

新版本显著提升了上下文处理能力，并通过64K上下文微调和精细指令模板，输出更连贯和富有创意。新版本成功消除了幻觉问题，增强了对提示的准确理解，并在角色扮演数据集上进行了微调，适用于角色扮演和图像提示生成。用户可体验类似Character.ai的效果，并通过反馈机制推动进一步优化。

Kivotos XL 2.0是一个在Animagine XL V3基础上开发的开源模型，专注于生成具备Blue Archive风格的高质量动漫图像。由Linaqruf开发，该模型集成了先进的文本到图像生成技术，提升艺术效果。支持多个平台，如ComfyUI和Stable Diffusion Webui，并配备特殊标签与推荐配置。了解Fair AI Public License 1.0-SD的要点，以便合规使用和共享。

NSFW-GEN-ANIME模型通过将文字生成动漫图像，支持NSFW内容，具有3.47亿参数和FP16张量优化以提升性能。该模型对AI社区开放，鼓励用户贡献并关注AI伦理。建议成年人使用，并在生成时保持责任感。

该模型基于stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0进行精细调优，结合Diffusers工具包，优化文本到图像生成流程，具备高效和多样化的图像生成能力，适用于多种艺术风格。

stable-diffusion-3-tiny-random是基于Stable Diffusion 3的精简版模型，专为AI开发调试和快速实验设计。该项目采用小型模型结构和随机初始化参数，保留原始模型核心功能。它为开发者提供轻量级环境，便于进行测试、优化和创新，无需大量计算资源。这一工具适合深度学习研究人员和AI艺术家快速验证概念和调试算法。

通过GGUF转换，该项目实现了Freepik/flux.1-lite-8B-alpha模型的量化版本。该量化模型适用于ComfyUI-GGUF自定义节点的图像生成及文本转图像任务，同时遵循原始的限制和许可条款。模型文件需要存放在ComfyUI/models/unet路径下，安装说明请参见GitHub页面。该模型的量化转换有助于图像生成的灵活性。

该项目结合稳定扩散模型与diffusers，支持文本转图像功能，适合多样化的创意应用场景。利用Hugging Face API生成的样本图像及原作者的演示，展示了其在艺术创作中的潜力与应用价值。

rRealism_v1.0_riiwa是一个开源的AI人像生成模型，旨在创造高度逼真的人物图像。该模型生成的人像具有丰富细节和真实质感，为数字艺术创作提供了新的可能性。这一工具可能会对艺术家、设计师以及其他视觉内容创作者的工作流程产生影响。

Fluently XL V2是基于stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0开发的SDXL图像生成模型，通过显卡训练优化解剖结构表现，结合艺术与写实风格。模型具备对比度控制和自然场景生成能力，采样步数支持20-35步，适配Euler a/Euler采样器，CFG Scale参数范围4-6.5。

HunyuanDiT-v1.2-Diffusers是一个开源的文本到图像生成模型，基于多分辨率Diffusion Transformer架构实现中英文文本理解。模型在文本-图像一致性、AI伪影控制、主体清晰度和美学评分等维度进行了测试评估，支持长文本输入和中国文化元素理解，可用于多样化的图像生成场景。

FLUX.1-schnell-gguf是一个基于black-forest-labs/FLUX.1-schnell模型的GGUF格式转换项目，通过与ComfyUI-GGUF自定义节点集成实现文本到图像的生成。模型支持多种量化类型，安装时需将文件放置于ComfyUI/models/unet目录。该项目采用Apache-2.0开源协议发布，可用于图像生成相关的开发和研究工作。

Kandinsky 2.2采用CLIP和潜在扩散技术架构，结合Dall-E 2与Latent Diffusion的技术优势。模型具备文本生成图像、图像转换及图像插值等功能，支持生成1024x1024分辨率图像。在COCO_30k数据集评测中，模型FID评分达8.21。该项目完全开源，为图像生成领域提供了新的技术方案。

Lumina-Next-SFT是一个文本到图像生成模型，采用Next-DiT架构，包含2B参数规模。模型集成了Gemma-2B文本编码器和经过优化的SDXL-VAE，支持生成1024分辨率图像。该项目已整合至diffusers库，可通过Python环境便捷部署。作为开源项目，它为图像生成领域提供了新的技术方案。

Paramount是一个开源的AI图像生成项目,融合了Paragon 1.0、AnalogMadness和Analog Diffusion等多个模型。该项目结合了多个模型的特点,可生成高质量的写实照片、复古风格图像和创意场景。通过文本提示,Paramount能够创建各种风格的图像,如电影截图、漫画角色和科幻场景等。这个项目为图像创作提供了多样化的选择,适用于需要生成各类图像的场景。

基于DucHaitenFANCYxFANCY和Deliberate 2的混合优化模型，结合了两个基础模型各自的优势。模型在背景处理、画面构图和人物面部细节方面都有良好表现，能够准确还原提示词中的面部特征需求，适合生成高质量的人物肖像画面。