关键词 "Stable diffusion XL" 的搜索结果， 共 21 条, 只显示前 480 条
This project provides an HTTP server for image generation using Stable Diffusion, along with a Model Context Protocol (MCP) server that enables AI agents to request image generation.
DiffuGen is a powerful yet user-friendly interface for local\edge image generation. Built on the Model Control Protocol (MCP), it provides a seamless way to interact with various Stable Diffusion mode
Simple MCP Server to generate iamges using Stable Diffusion
AegnticMCP automates the creation and management of MCP servers, ensuring they are stable, adaptable, and intelligent.
A MCP server that provides text-to-image generation capabilities using Stable Diffusion WebUI API (ForgeUI/AUTOMATIC-1111)
RWKV开源发布了 RWKV7-G1 1.5B 推理模型（Reasoning Model）。模型基于 World v3.5 数据集训练，包含更多小说、网页、数学、代码和 reasoning 数据，总数据为 5.16T tokens。其具备其它同尺寸模型不具备的推理能力和任务能力，同时还支持现实世界 100+ 种语言。 在实际测试中，RWKV7-G1 1.5B 模型的推理逻辑性较强，能够完成有难度的
昆仑万维正式开源（17B+）Matrix-Game大模型，即Matrix-Zero世界模型中的可交互视频生成大模型。Matrix-Game是Matrix系列在交互式世界生成方向的正式落地，也是工业界首个开源的10B+空间智能大模型，它是一个面向游戏世界建模的交互式世界基础模型，专为开放式环境中的高质量生成与精确控制而设计。 空间智能作为AI时代的重要前沿技术，正在重塑我们与虚拟世界的
DreamFit是什么 DreamFit是字节跳动团队联合清华大学深圳国际研究生院、中山大学深圳校区推出的虚拟试衣框架，专门用在轻量级服装为中心的人类图像生成。框架能显著减少模型复杂度和训练成本，基于优化文本提示和特征融合，提高生成图像的质量和一致性。DreamFit能泛化到各种服装、风格和提示指令，生成高质量的人物图像。DreamFit支持与社区控制插件的无缝集成，降低使用门槛。 Dre
VACE（Video Creation and Editing）是阿里巴巴通义实验室推出的一站式视频生成与编辑框架。基于整合多种视频任务（如参考视频生成、视频到视频编辑、遮罩编辑等）到一个统一模型中，实现高效的内容创作和编辑功能。VACE的核心在于Video Condition Unit（VCU），将文本、图像、视频和遮罩等多种模态输入整合为统一的条件单元，支持多种任务的灵活组合。开源的 Wan2
WorldMem 是南洋理工大学、北京大学和上海 AI Lab 推出的创新 AI 世界生成模型。模型基于引入记忆机制，解决传统世界生成模型在长时序下缺乏一致性的关键问题。在WorldMem中，智能体在多样化场景中自由探索，生成的世界在视角和位置变化后能保持几何一致性。WorldMem 支持时间一致性建模，模拟动态变化（如物体对环境的影响）。模型在 Minecraft 数据集上进行大规模训练，在真实
Sketch2Anim 是爱丁堡大学联合Snap Research、东北大学推出的自动化框架，能将2D草图故事板直接转换为高质量的3D动画。基于条件运动合成技术，用3D关键姿势、关节轨迹和动作词精确控制动画的生成。框架包含两个核心模块，多条件运动生成器和2D、3D神经映射器。Sketch2Anim能生成自然流畅的3D动画，支持交互式编辑，极大地提高动画制作的效率和灵活性。 Sketch2Anim
BILIVE 是基于 AI 技术的开源工具，专为 B 站直播录制与处理设计。工具支持自动录制直播、渲染弹幕和字幕，支持语音识别、自动切片精彩片段，生成有趣的标题和风格化的视频封面。BILIVE 能自动将处理后的视频投稿至 B 站，综合多种模态模型，兼容超低配置机器，无需 GPU 即可运行，适合个人用户和小型服务器使用。 1. Introduction Have you notice
SuperEdit是字节跳动智能创作团队和佛罗里达中央大学计算机视觉研究中心联合推出的指令引导图像编辑方法，基于优化监督信号提高图像编辑的精度和效果。SuperEdit基于纠正编辑指令，与原始图像和编辑图像对更准确地对齐，引入对比监督信号，进一步优化模型训练。SuperEdit不需要额外的视觉语言模型（VLM）或预训练任务，仅依赖高质量的监督信号，在多个基准测试中实现显著的性能提升。 Super
Mujoco（Multi-Joint dynamics with Contact）是一款用于机器人学、生物力学等领域的高性能物理仿真引擎，其核心功能包括动力学模拟、接触力建模及多关节系统仿真。该工具提供直观的操作界面、丰富的物理参数配置以及灵活的约束条件设置，适用于复杂机械系统或生物运动的模拟分析。以下从操作功能、仿真交互机制、核心术语与参数三个维度展开说明。 MuJoCo是“多关节接触动力学”
卡内基梅隆大学的研究团队开发出一款名为 LegoGPT 的 AI 模型，能够根据文字指令生成可实际搭建的乐高设计。 比如输入文本「基本款沙发」，一眨眼的功夫，乐高沙发就拼好了。 团队训练了一种自回归大型语言模型，通过预测下一个 token 的方式，判断下一块该放置什么积木。团队还为模型增加了有效性校验和带有物理感知的回滚机制，确保生成的设计不会出现积木重叠或悬空等问题，也就是说最终结果始终可行
MMaDA（Multimodal Large Diffusion Language Models）是普林斯顿大学、清华大学、北京大学和字节跳动推出的多模态扩散模型，支持跨文本推理、多模态理解和文本到图像生成等多个领域实现卓越性能。模型用统一的扩散架构，具备模态不可知的设计，消除对特定模态组件的需求，引入混合长链推理（CoT）微调策略，统一跨模态的CoT格式，推出UniGRPO，针对扩散基础模型的统
DreamGen是英伟达推出的创新的机器人学习技术，基于AI视频世界模型生成合成数据，让机器人能在梦境中学习新技能。DreamGen仅需少量现实视频数据，能生成大规模逼真的训练数据，实现机器人在新环境中的行为泛化和环境泛化。DreamGen的四步流程包括微调视频世界模型、生成虚拟数据、提取虚拟动作以及训练下游策略。DreamGen让机器人在没有真实世界数据支持的情况下，凭文本指令完成复杂任务，显著
Gemini Diffusion是谷歌推出的实验性文本扩散模型。与传统自回归模型逐词生成文本不同，基于逐步细化噪声生成输出，能快速迭代纠正错误，让Gemini Diffusion在文本生成任务中表现出色，具备快速响应、生成更连贯文本和迭代细化等能力。Gemini Diffusion性能在外部基准测试中与更大规模模型相当，速度更快。Gemini Diffusion作为实验性演示提供，用户加入等待名单
Jaaz 是开源的AI设计Agent，本地免费 Lovart 平替项目。具备强大的 AI 设计能力，能智能生成设计提示，批量生成图像、海报、故事板等。Jaaz 支持 Ollama、Stable Diffusion、Flux Dev 等本地图像和语言模型，实现免费的图像生成。用户可以通过 GPT-4o、Flux Kontext 等技术，在对话中编辑图像，进行对象移除、风格转换等操作。Jaaz 提供无
DecipherIt是AI驱动的研究助手工具，基于智能化手段简化和优化研究过程。工具支持将各种主题、链接和文件转化为AI生成的研究笔记本，提供全面的总结、互动问答、音频概述、可视化思维导图及自动化的FAQ生成等功能。基于Bright Data的MCP服务器，DecipherIt突破地理限制和反爬虫检测，获取全球范围内的信息。DecipherIt是多智能体AI框架CrewAI支持高效地分析和整合来自
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