GLM-Image
zai-org · 工具包
根据文字和参考图片生成与编辑图像,图片里的文字渲染很准确,采用自回归加扩散的设计。适合需要在图片里写准确文字的创作者和开发者。
zai-org · 工具包
根据文字和参考图片生成与编辑图像,图片里的文字渲染很准确,采用自回归加扩散的设计。适合需要在图片里写准确文字的创作者和开发者。
xinsir · 工具包
用人体姿势骨架图来控制 Stable Diffusion XL 图像中人物的姿势。适合想让人物按自己的设想站立或动作的画师和开发者。
well9472 · 工具包
用一个 670M 参数的小型扩散模型,根据文字提示生成插画,在 ComfyUI 中运行。这是一个低预算的研究模型,适合想试用或训练自己 LoRA 的人。
stable-diffusion-v1-5 · 工具包
这个 860M 参数的潜在扩散模型根据文字提示词生成图像,可用于 diffusers、ComfyUI 等工具。适合想用经典开源 Stable Diffusion 检查点的研究人员和开发者。
stable-diffusion-v1-5 · 工具包
用带额外遮罩输入的 Stable Diffusion 根据文字生成写实图像,并填充图片中被遮罩的区域,可用于 diffusers 或 AUTOMATIC1111。适合设计师、编辑和开发者。
RunDiffusion · 工具包
RunDiffusion 推出的文生图模型,属于 Juggernaut SDXL 系列,擅长照片风格图像,手部、面部和提示词遵循都有改进。适合用 ComfyUI、Forge 等工具的图像创作者。
ostris · 工具包
提供小型图像自编码器,把图片压成一两个潜变量通道,不需要缩放系数,再通过分块拼成 Flux 或 Stable Diffusion 的潜变量形状。适合搭建扩散模型的人。
off-grid-ai · 工具包
用 stable-diffusion.cpp 加上 RealVisXL V5.0 的 GGUF 副本,在你自己的电脑上根据文字生成图片。适合想在本地生成图片、并在更轻或更高质量的文件之间选择的人。
off-grid-ai · 工具包
用 stable-diffusion.cpp 加上 Juggernaut XL v9 的 GGUF 副本,在你自己的电脑上根据文字生成图片。适合想在本地生成图片、并在更轻或更高质量的文件之间选择的人。
meituan-longcat · 工具包
用直接在波形潜空间里工作的扩散模型,把中文或英文文本变成语音,还能用你有权使用的参考样本克隆声音。
lllyasviel · 工具包
用深度图引导 Stable Diffusion 1.5,让生成的图像保持原图的布局。这是 diffusers 格式的 ControlNet v1.1,适合想控制构图的艺术家和开发者。
leejet · 工具包
在配置不高的显卡上根据文字生成图片,使用为 stable-diffusion.cpp 做的 Z-Image-Turbo 量化文件。适合在自己电脑上运行图像模型的人。
kaupane · 工具包
为小型扩散 transformer 预测噪声,它在 Wikiart 画作上从零训练,用来根据流派和风格生成艺术图片。适合研究小型图像模型的开发者和学生。
JunhaoZhuang · 工具包
一个一步扩散的视频超分辨率模型,以流式方式放大低分辨率视频,在单块 A100 GPU 上处理 768 x 1408 视频约 17 帧每秒。这是第一版,即版本 1。
InstantX · 工具包
只用一张人脸照片和一段文字提示词,就能生成同一个人的新图片,并保持面部可辨认。适合用 Python 运行 Stable Diffusion XL 流程的开发者和创作者。
Comfy-Org · 工具包
为 ComfyUI 存档的 Stable Diffusion v1.5 检查点,把文字提示词变成图像,用于旧版本测试。包含原始文件和一个 FP16 副本。
ByteDance-Seed · 工具包
一个研究用的文本生成模型,在连续潜空间中写作,把文本自编码器和扩散 Transformer 配在一起。适合想运行并测试已发布检查点的研究人员和开发者。
axiomofmind · 工具包
MOSS-Image-SFT 扩散 Transformer 的非官方 GGUF 文件,有 Q8_0 和 Q4_K_S 两种,用 stable-diffusion.cpp 在本地做文字生成图像。需要另外准备 Qwen3.5-9B 编码器、分词器和 VAE。
thejagstudio · 工具包
用一个小型扩散模型,根据文字提示生成 16×16 像素画精灵图,大约 16 步就填满全部 256 个像素。适合非商业的游戏和美术实验。
IFM · 工具包
给 IFM 的 K2-Horizon-7B 语言模型加上扩散通路的 LoRA 适配器,用于研究更快的文本生成。它只包含适配器,不含基础权重。