#文本到图像

Imagen，一种先进的AI图片生成工具，利用深度语言理解和极致的图像真实性，实现从文字到图像的转换。此模型不仅在COCO数据集上刷新了技术记录，还通过高效的U-Net架构和强大的文本编码系统，优化了图文一致性和图像质量。鉴于潜在的社会影响和数据集偏差问题，当前未开放源代码或公共演示版本。

dalle-playground是一个基于Stable Diffusion V2的在线文本到图像实验平台，支持简易Github前端试用及本地或Docker-compose部署，让技术爱好者体验高效的图像生成。平台还支持本地开发方式，提升了处理效率和操作流畅性。

2022年人工智能领域的科研进展和技术发展。这个集合包含了通过严格策划得到的多篇AI论文，由专家louisfb01整理，每篇论文均提供视频概述、详细文章链接和实现代码，覆盖伦理、偏见和治理等多个关键议题。

DALL-E 2的Pytorch实现由OpenAI开发，采用先进的神经网络技术将文本描述转化为高质量图像。本版本特别优化扩散先验网络，提供高性能的模型变体。开源项目鼓励开发者通过GitHub和Hugging Face参与贡献，并在Discord社区进行交流和支持。

Google的Imagen是一种基于Pytorch实现的文本到图像神经网络，被视为此领域的新技术标杆。它采用简化的架构和优化的设计，例如级联DDPM、动态剪辑和内存高效的Unet设计。该项目在从文本转换成图像的合成过程中，表现出了相比DALL-E2的显著优势，为研究人员和开发者提供了实用的图像生成工具。

MultiDiffusion 是一个统一框架，通过预训练的文字转图像扩散模型，实现多功能且可控的图像生成，无需进一步训练或微调。该框架支持用户使用各种控制信号，如纵横比和空间引导信号，生成高质量、多样化的图像。MultiDiffusion 优化了多重扩散生成过程，使用一组共享参数或约束，支持局部和全局编辑，适用于如烟雾、火焰和雪等半透明效果。

StreamMultiDiffusion 提供基于区域语义控制的实时交互式图像生成。该项目支持细粒度区域控制、分离提示和实时图像修复，能够显著降低生成延迟，适用于大尺寸图像的高效创作及全景生成等应用。

VideoElevator是一个开源的AI视频生成项目，通过结合文本到图像和文本到视频的扩散模型来提升生成视频的质量。该项目采用免训练、即插即用的方法，将视频生成过程分为时间运动细化和空间质量提升两个阶段。VideoElevator能在11GB以下显存的GPU上运行，支持多种扩散模型的协作，为高质量AI视频生成提供了新的解决方案。

MultiBooth是一种新型多概念图像生成技术，通过单概念学习和多概念集成两个阶段提高了生成效果。该方法使用多模态图像编码器和概念编码技术，学习每个概念的表示，并利用边界框定义生成区域，实现高质量的多概念图像生成。MultiBooth在生成质量和计算效率方面均优于现有方法，为文本到图像生成领域提供了新的解决方案。

InstanceDiffusion为文本到图像的扩散模型引入精确的实例级控制。该技术支持每个实例的自由语言条件，可灵活指定实例位置，包括单点、涂鸦、边界框和实例分割掩码。相比现有技术，InstanceDiffusion在框输入的AP50上提升2.0倍，掩码输入的IoU提高1.7倍，为图像生成和编辑领域带来新的可能性。

Fusion Brain是一个AI图像生成平台，基于Kandinsky神经网络。用户可通过文本描述创建图像、动画和视频，平台还提供outpainting和inpainting等功能。无需下载软件，可在浏览器中免费使用。开发者可使用API接口集成图像生成功能。

AI Image Generator是一款基于Stable Diffusion模型的在线工具，支持用户通过文本描述免费生成AI图像。无需注册，每日可创建15张独特图片。工具界面简洁易用，提供自定义选项，适合个人和商业应用。AI系统通过持续学习，不断提高图像生成的准确性和真实感，为用户提供高质量的AI图像输出服务。

该项目收集了扩散模型中可控生成的前沿论文和资源,涵盖ControlNet、DreamBooth等开创性工作及图像、视频、3D生成的最新应用。内容包括精细合成控制、主题驱动生成和复杂布局操作等技术,汇集80余篇精选论文,全面覆盖可控生成领域的多种技术和应用,为相关研究者提供重要参考。

MeinaPastel_v1项目利用稳定扩散和文本到图像生成技术，展示AI模型在图像生成上的应用潜力。用户可以通过Hugginface API或civitai网站查看生成的样例图像，了解其技术能力。该项目为机器学习和图像处理技术爱好者提供了新的研究机会和实用见解。

CyberRealistic V2使用Stable Diffusion和Diffusers技术实现高细节图像生成，这项技术特别适合那些需要精美视觉效果的创意作品。

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。

kencanmix_v1.5通过整合稳定扩散和谷歌Colab，提供了卓越的文本到图像转换能力，示例图片体现了创新的推理技术，为图像生成探索开辟了新的方向。

Stable Diffusion v1-5 是一个使用潜在扩散技术的文本到图像生成模型，可生成高逼真度的图像。该模型经过多次优化与微调，兼容Diffusers库及多种用户界面，强调安全性并配备NSFW检查器，适用于研究、艺术创作及设计领域。此模型针对不同GPU环境设计，具有高效的生成性能。

FLUX.1-schnell是一个开源的文本到图像生成模型，拥有120亿参数。该模型采用整流流变换器技术，能在1-4步内快速生成高质量图像，性能comparable市面上的闭源产品。FLUX.1-schnell基于Apache-2.0许可发布，支持个人、科研和商业用途。它提供API接口、ComfyUI和Diffusers库支持，方便开发者和创意人员使用。

Kandinsky 2.2结合Dall-E 2和潜在扩散技术，融入CLIP模型进行文本与图像编码，并实现跨CLIP模态空间的图像扩散映射，提升视觉表现力。支持文本引导的图像修复，并整合于diffusers库。用户可通过修改掩码格式进行编辑。本版本在解析性能上进行了优化，在COCO_30k数据集的零样本测试中表现出色，FID指标显示显著提升。

Stable Diffusion v1-5是一款基于文本生成图像的扩散模型，通过595k步fine-tuning优化，能生成高质量、多样化的图像。适用于艺术创作、教育和研究等领域，但存在生成可读文本困难等局限。该模型仅供研究用途，不得用于生成有害或非法内容。使用时需注意其局限性并遵守相关规范。

PixArt-α是一个基于Transformer架构的文本到图像生成框架，能够从文本提示生成高分辨率图像，最高可达1024像素。相比于Stable Diffusion v1.5，其训练时间仅为10.8%，大幅降低成本与碳排放。用户偏好评估显示，PixArt-α在实现效率与图像质量方面表现卓越，适用于艺术创作、教育用途及生成模型研究。但需要注意的是，其在图像还原现实性和复杂任务的执行上尚有局限。查看其GitHub或arXiv以了解更多细节。

T2I Adapter引入线条艺术条件，为StableDiffusionXL模型增强文本到图像生成功能。该项目由腾讯ARC和Hugging Face合作开发，专业处理复杂图像造型和结构。通过Apache 2.0许可证分发，便于集成与扩展。模型的条件设置挖掘更多可控能力，增加艺术与AI图像生成的创意。GitHub库和相关论文提供完整指南和示例，适合开发者与研究人员。

NyankoMotsiX项目采用diffusers技术与Stable-Diffusion模型，生成高质量的动漫图像，专注可爱与独特风格。项目功能涵盖场景深度、角色表情及细致描绘，可通过简单文本实现丰富视觉效果。更新后进一步提升图像清晰度与细节，满足艺术家及爱好者对高分辨率创作的需求，同时兼顾多样化的图像生成场景，促进视觉创新。

DeepFloyd-IF使用先进的文本到图像级联扩散模型生成高质量图像，具备出色的语言处理能力。采用冻结文本编码器与多级像素级扩散模块，将图像分辨率提升至1024x1024。通过COCO数据集测试，支持开箱即用，并可在Hugging Face平台通过diffusers库轻松运行。

TIPO项目通过大型语言模型进行文本预采样，以优化文本到图像(T2I)系统的提示生成。这种创新框架能够精炼和扩展用户输入的提示，帮助生成优质图像。使用LLAMA架构的TIPO 200M和500M模型在多种数据集上进行训练，以提升生成质量。项目适配稳定扩散界面，经过多项生成任务的测试，表现卓越，为更多用户提供便捷的高品质图像生成体验。

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。

Animagine XL 3.1是更新版开源文本到图像模型，基于Stable Diffusion XL，专为生成高质量动漫风格图像设计。此模型在手部解剖、概念理解和提示解释能力上较先前版本Animagine XL 3.0有所提升。通过数据集优化和引入新的美学标签，可以更准确呈现知名动漫角色，适用于动漫爱好者、艺术家及内容创作者。支持多分辨率图像生成，并通过Gradio和Colab带来便捷的使用体验。

CrystalClearRemix模型结合了Crystal Clear和Crystal Clear 2的风格，实现文本到图像转换。其详细的比较和示例展示了模型在细节和艺术表现力上的增强，适用于卡通和插画创作，展现出深度和清晰的视觉效果。

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。

利用整合Color101VAE的模型，提供高质量的图像生成，支持动画渲染和稳定扩散。工具重点在文字到图像的转换，为创作者提供多样生成风格。探索epiCCartoon模型的应用，发掘AI技术带来的无尽创意潜力。

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。

epiCEpic通过结合Epic Diffusion 1.0和epiCDream，提升了图像生成的背景一致性和细节表现。该工具支持创建从科幻到自然景观的高分辨率图像，展现出在多领域的多功能性，适用于视觉艺术的多种需求。其结合了稳定扩散技术与精致的艺术表现，助力创意与创新。

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。

该项目提供了多样化的文本到图像生成功能，能输出多种视觉风格和细节丰富的图片。从外星风情到赛博朋克风格、从魔法场景到未来都市，涵盖广泛艺术表达，适合用于游戏设计和创意项目。项目强调高分辨率和细节，为多媒体作品提供支持。

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。