WHAM
WHAM（World and Human Action Model）是由微软研究院开发的一种生成式模型，专门用于生成游戏场景和玩家行为。该模型基于Ninja Theory的《Bleeding Edge》游戏数据训练，能够生成连贯、多样化的游戏视觉和控制器动作。WHAM 的主要优点在于其能够捕捉游戏环境的3D结构和玩家行为的时间序列，为游戏设计和创意探索提供了强大的工具。该模型主要面向学术研究和游戏开发领域，帮助开发者快速迭代游戏设计。
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Leffa
Leffa是一个用于可控人物图像生成的统一框架，它能够精确控制人物的外观（例如虚拟试穿）和姿态（例如姿态转移）。该模型通过在训练期间引导目标查询关注参考图像中的相应区域，减少细节扭曲，同时保持高图像质量。Leffa的主要优点包括模型无关性，可以用于提升其他扩散模型的性能。
Image FX
ImageFX是由Google强大的AI技术驱动的先进AI图像生成器，将简单的文本提示转化为令人惊叹的图像。其主要优点包括生成高品质、详细的图像、快速操作、精准控制、Google AI支持、广泛应用、用户友好界面。价格分为免费、基础和高级三个选项，适用于艺术家、设计师、营销人员等。
vivago.ai
vivago.ai 是一个免费的 AI 生成工具和社区，提供文本转图像、图像转视频等功能，让创作变得更加简单高效。用户可以免费生成高质量的图像和视频，支持多种 AI 编辑工具，方便用户进行创作和分享。该平台的定位是为广大创作者提供易用的 AI 工具，满足他们在视觉创作上的需求。
魔法AI绘画
魔法 AI 绘画是一款利用最新的人工智能技术，支持多种生成模式的图像生成工具。用户可以通过文字描述生成图像，或对已有图片进行编辑，享受现代化的用户体验。该产品专注于个人用户和设计师，允许用户自定义生成参数，确保生成的图片符合需求。该应用提供本地数据存储，确保用户的隐私安全。
Frames
Frames是Runway Research推出的最新图像生成基础模型，它在风格控制和视觉保真度方面迈出了一大步。该模型擅长保持风格一致性，同时允许广泛的创意探索，能够为项目建立特定的外观，并可靠地生成忠实于您美学的变化。Frames的推出标志着在创意工作流程中，用户可以构建更多属于自己的世界，实现更大、更无缝的创意流程。
稳定的扩散
众包的分布式集群稳定扩散的工人。还提供了一个客户端接口不需要安装和没有技术专长。
1.58-bit FLUX
1.58-bit FLUX是一种先进的文本到图像生成模型，通过使用1.58位权重（即{-1, 0, +1}中的值）来量化FLUX.1-dev模型，同时保持生成1024x1024图像的可比性能。该方法无需访问图像数据，完全依赖于FLUX.1-dev模型的自监督。此外，开发了一种定制的内核，优化了1.58位操作，实现了模型存储减少7.7倍，推理内存减少5.1倍，并改善了推理延迟。在GenEval和T2I Compbench基准测试中的广泛评估表明，1.58-bit FLUX在保持生成质量的同时显著提高了计算效率。
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