文生图

基于GAN的文生图算法详解ControlGAN（Controllable Text-to-Image Generation）视频讲解1：Bilibili视频讲解视频讲解2：https://www.douyin.com/video/7600973855217208610?count=10&cursor=0&enter_method=post&modeFrom=userPost&previous_page=personal_homepage&secUid=MS4wLjABAAAA0NVS_BfnZjuBUqHzrh-1oSxoNxExvuesrznu1Wu4-fc

一个免费的AI设计平台不仅涵盖当前AIGC工具，还有极致的3D文字设计，一切等你来设计

何恺明团队新作：Just Image Transformers（JiT）生成模型扩散生成模型的发展历程中，核心设计逐渐偏离了“直接预测干净图像”这一经典去噪目标。早期扩散模型虽以去噪为初衷，但后续关键进展（如ε-预测、v-预测）转向了预测噪声或含噪量，这类预测目标需在高维空间中保留全部噪声信息，导致模型对网络容量要求极高，且严重依赖预训练 latent 空间、额外损失函数等辅助组件，难以实现自包含的建模框架。

如何优雅参加CSDN的GPU镜像有奖征集活动？（作品征集时间：2026.01.01-02.28）CSDN2026年1月1日开启了一个社区镜像征集活动，按要求完成官方指定的镜像任务创作，单个镜像最高可得80元奖励！那我肯定是要来凑凑热闹的😊。上午和我的赛博好伙伴Gemini分析了一下创作规则后，便一起踏上了这趟镜像构建之旅（再次感谢Gemini的鼎力相助）。接下来我将把和Gemini一起构建造相-Z-Image-Turbo（对应模型是Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo）镜像的过程分享出来，供大家参考。

文生图算法C4Synth: Cross-Caption Cycle-Consistent Text-to-Image Synthesis详解论文下载：论文GALIP: Generative Adversarial CLIPs for Text-to-Image Synthesis详解（代码详解）

沉默的大羚羊

Stable Diffusion 3.5 FP8模型可用于旅游宣传海报制作你有没有遇到过这种情况——市场部凌晨发来消息：“明天要上线五一促销，急需10张云南旅游海报！”而设计师还在加班改第8版，摄影师说天气不好拍不了外景……🤯

这张生成的图像能检测吗

（论文速读）ParaDiffusion：基于信息扩散模型的段落到图像生成论文题目：Paragraph-to-Image Generation with Information-Enriched Diffusion Model（基于信息扩散模型的段落到图像生成）

大熊猫侯佩

拯救发际线行动：用 Swift 和 Image Playground 驾驭 AI 绘图面对产品总监老王深夜抛出的“AI 灵魂绘图”离谱需求，资深 iOS 工程师 Leo 如何在不献祭发际线的前提下，用几行 Swift 代码实现绝地反击？本文将带你深入 Apple 最新的 Image Playground 框架，在充满黑色幽默的职场剧情中，轻松掌握文本转图片、风格化渲染以及图生图的核心技术。别造轮子了，快来召唤“神笔”，明早准时打脸 KPI！🚀

ComfyUI遇上Z-Image(3)：文生图/图生图本节使用Z-Image 模型完成文生图，图生图，以及它背后的逻辑。上一篇中，介绍了 Stable Diffusion的逻辑：

ComfyUI 全流程指南：安装、配置、插件与模型选型作者：吴业亮博客：wuyeliang.blog.csdn.netComfyUI 是一款功能强大的 Stable Diffusion 可视化节点编辑器，允许用户通过拖拽节点的方式构建图像生成流程，提供了比传统 UI 更灵活、更精细的控制能力。它适用于需要自定义生成流程的开发者和高级用户，支持各种扩散模型、插件扩展和工作流自动化。

人工智能研究所

视频与音频碰撞，谷歌 Veo 3.1，生成“有声电影”，人物对话超震撼还记得 Veo 3.0 吗？这个是谷歌发布的文生视频大模型，其效果与质量简直惊人，它能生成令人惊叹的无声画面，但总感觉缺了点灵魂。

这张生成的图像能检测吗

（论文速读）DiffBlender:可组合和通用的多模态文本到图像扩散模型论文题目：DiffBlender: Composable and versatile multimodal text-to-image diffusion models（可组合和通用的多模态文本到图像扩散模型）

从梵高到赛博格：我用4K模型重构艺术史的未来可能性-Seedream 4.0 实测2025年9月9日，字节跳动重磅发布的豆包·图像创作模型 Seedream 4.0 瞬间引爆了整个AI圈。这款模型不仅一举斩获 Artificial Analysis「文生图」与「图像编辑」双料冠军，奠定了其行业新王者的地位，更在技术上实现了革命性突破。

文生图模型Stable Diffusion使用详解Stable Diffusion是 2022 年发布的深度学习文字到图像生成模型。它主要用于根据文字的描述产生详细图像，能够在几秒钟内创作出令人惊叹的作品。

爱分享的飘哥

第八十三章：实战篇：文 → 图：Prompt 控制图像生成系统构建——从“咒语”到“神作”的炼成！前言：从“纸上谈兵”到“落地开花”——你的文生图系统，Ready Go！之前我们聊了那么多文生图的理论（比如扩散模型、潜在空间、微调），是不是感觉AI画画这事儿有点像“纸上谈兵”？想亲手搭建一个能听懂你“咒语”（Prompt），然后“唰”地一下，把图片变出来的系统，是不是感觉门槛很高？

爱分享的飘哥

第三十七章：文生图的炼金术：Stable Diffusion完整工作流深度解析在《模型架构全景拆解》的旅程中，我们已经像一位技艺高超的“AI机械师”，拆解并理解了Stable Diffusion的每一个核心“零件”：

论文阅读笔记——PixArt-α，PixArt-δPixArt-α 论文仅使用 28400 美元，28M 训练数据，训练时长为 SD 1.5 的 10.8%，只有 0.6B 参数量，达到接近商业应用的水准。现有数据集存在的缺陷：图文匹配偏差、描述信息不完整、词汇多样性不足（长尾效应显著）、低质量数据。为了实现低成本训练，华为采用了三阶段的训练策略：第一个阶段是学习像素依赖关系，简单来说是先学习生成真实的图像，这里是用ImageNet数据集训练一个基于类别的条件扩散模型；然后是学习文本和图像的对齐，即学习文本作为条件下的图像生成，这里的一个关键是采用

【图像大模型】FLUX.1-dev：深度解析与实战指南在人工智能领域，图像生成技术一直是研究的热点之一。FLUX.1-dev 是由 Black Forest Labs 开发的一款开源的 120 亿参数的图像生成模型，它能够根据文本描述生成高质量的图像。本文将从算法工程师的角度，深入探讨 FLUX.1-dev 的技术细节、实现方式以及实战中的运行和问题解决方法。

【图像生成大模型】Wan2.1：下一代开源大规模视频生成模型在人工智能的浪潮中，视频生成技术正逐渐成为研究和应用的前沿领域。随着深度学习技术的不断进步，生成高质量、多样化视频的能力对于娱乐、教育、广告等多个行业都具有巨大的价值。Wan2.1 项目正是在这个背景下应运而生，它不仅代表了当前视频生成技术的先进水平，还为研究人员和开发者提供了一个强大的开源工具。

Ubuntu源码版comfyui的安装Comfyui也出桌面版了，但是想让大家多个人都使用怎么办呢？也有方法，安装Linux版，启动后会生成个网页地址，打开就能用了。