# 藝術風格轉換

ICEdit是一種基於大規模擴散變換器的指令式圖像編輯方法，僅需0.5%的訓練數據和1%的參數即可實現最先進的編輯效果。

基於FLUX.1-dev的LyCORIS適配器，專注於文生圖和圖生圖任務，支持多種分辨率輸出。

基於HiDream-I1-Full的LyCORIS適配器，專注於高質量圖像生成

基於LoRA的文本轉圖像擴散模型，能夠生成吉卜力風格的圖像

FLUX.1-dev 是一個基於 LoRA 和 Diffusers 的文本生成圖像模型，專注於生成具有豐富細節和動態效果的圖像。

基於Flex.1-alpha基礎模型訓練的LoRA模型，專注於生成壯麗自然景觀圖像，特別擅長落日山脈場景

這是一個用於創作抽象藝術的LoRA模型，基於black-forest-labs/FLUX.1-dev基礎模型開發。

基於FLUX.1-dev基礎模型的LoRA適配器，專門用於生成黑白素描風格的人物和動物肖像

基於Stable Diffusion 3.5大模型微調的中國線描風格LoRA模型，可生成具有中國傳統線描藝術風格的圖像。

FLUX.1-dev 是一個文本到圖像生成模型，專注於流量相關的圖像生成任務。

基於ASCII藝術風格的Flux LoRA模型，用於生成具有ASCII藝術風格的圖像

基於穩定擴散1.5的適配器模型，專注於圖像到圖像轉換，特別擅長處理強光環境下的圖像一致性

KOALA 是一個先進的文本到圖像生成模型，能夠根據文本描述生成高質量的圖像。

這是一個基於Stable Diffusion XL的低秩適應模型，專門用於生成吉卜力工作室風格的圖像。

Kandinsky 3.0是基於Kandinsky2-x模型系列開發的開源文生圖擴散模型，融合了更多俄羅斯文化相關數據，提升了文本理解與視覺生成質量。

一個基於穩定擴散技術的文本到圖像生成模型，能夠根據文本描述生成高質量的圖像。

基於穩定擴散XL的LoRA模型，專為生成彩色玻璃風格肖像設計

基於Stable Diffusion XL (SDXL)進行指令微調的圖像編輯模型，採用InstructPix2Pix方法，支持通過自然語言指令編輯圖像。

基於Stable Diffusion XL訓練的ControlNet模型，採用Zoe深度條件控制，用於生成高質量深度條件圖像

ControlNet v1.1 是 ControlNet v1.0 的繼任模型，通過深度圖像條件控制 Stable Diffusion 生成圖像。

這是一個基於穩定擴散技術的文本到圖像生成模型，能夠根據文本描述生成高質量的圖像。

DreamShaper是一個強大的生成模型，專注於圖像生成和編輯任務。

Stable Diffusion Nano是基於穩定擴散模型並在128x128圖像上微調的輕量級版本，適合快速原型設計和實驗。

基於Stable Diffusion v1.5的指令調優版本，專門用於圖像卡通化處理

這是一個基於Dreambooth技術微調的Stable Diffusion模型，專門用於生成'nootnoot企鵝'主題的圖像。

這是一個基於Stable Diffusion 1.5的文本生成圖像模型，能夠將輸入文本轉換為具有羊毛質感的藝術圖像。

基於《辛普森一家》相關圖像微調的Stable Diffusion模型，可生成卡通/辛普森風格的圖像