7个最流行的图像生成AI模型

近年来，AI 图像生成取得了长足进步。创建高质量的图像既耗时又昂贵。但现在，借助最新的开源 AI 图像生成模型，任何人都可以以经济高效的方式创建令人惊叹的图像。

在本指南中，我们将介绍 2024 年可以使用的顶级开源 AI 图像模型。我们将介绍每种模型的独特之处、使用方法以及获得最佳效果的技巧。让我们开始吧！

1、Flux.1 - 最适合高质量通用图像生成

Flux.1 于 2024 年推出，是最新和最强大的 AI 图像生成模型之一。它使用一种称为潜在扩散模型的高级架构。这意味着它通过逐渐向图像的低分辨率“草图”添加细节来工作。

Flux.1 的与众不同之处在于其包含 120 亿个参数的庞大训练数据集。它看到了数十亿张高质量图像与详细的文本描述配对。这使它对视觉概念及其与语言的关系有了令人难以置信的理解。

Flux.1 最受欢迎的版本包括 Flux.1 Pro、Flux.1 Dev 和 Flux.1 Schnell，它们都比 Midjourney 和 DALLE3 模型更好，尤其是在比较图像质量和细节时。查看我们的 Flux.1 微调最佳实践指南，了解有关 Flux.1 的更多信息。

当你给 Flux.1 一个文本提示时，它首先会创建主要元素的粗略轮廓。然后，它会通过多个步骤对其进行细化，添加越来越多的细节。最终结果通常非常接近照片级逼真。真正令人印象深刻的是，它只需 4 个步骤即可生成高质量图像，而其他模型则需要 10-20 个步骤。

优点：

• 卓越的图像质量 - Flux.1 可生成一些最详细、最逼真的 AI 生成图像。它非常适合创建产品模型、概念艺术或逼真的场景。
• 创作灵活性 - 该模型可以理解各种艺术风格。你可以轻松混合搭配概念以创建独特的视觉效果。尝试将“油画”与“赛博朋克城市”结合起来，以获得令人惊叹的效果。
• 快速周转 - 尽管质量很高，但 Flux.1 的速度却出奇地快。大多数图像只需几秒钟即可生成，非常适合快速原型设计或头脑风暴会议。
• 细粒度控制 - 高级用户可以调整噪声计划和采样方法等设置。这让你可以根据自己的需求找到速度和质量之间的完美平衡。

限制和注意事项：

• 资源密集型 - Flux.1 需要强大的 GPU 才能顺利运行。如果你在本地使用它，请确保你至少有 8GB 的​​ VRAM。
• 学习曲线 - 虽然基本使用很简单，但掌握提示需要练习。花时间进行实验以获得最佳结果。
• 潜在偏见 - 与所有 AI 模型一样，Flux.1 可以反映其训练数据中存在的偏见。在生成人物或敏感主题的图像时请注意这一点。

✅以下情况时，可以选择Flux.1：

• 你需要高质量、逼真的图像。
• 你想探索各种艺术风格。
• 快速生成速度很重要。

❌ 以下情况是，不要选择Flux.1：

• 你的计算资源有限。
• 你需要保证像素完美的控制。
• 你的用例需要 100% 原创、非衍生艺术。

如何开始：

2、Stable Diffusion - 社区支持的图像生成

Stable Diffusion 于 2022 年发布，是开启当前 AI 艺术革命的模型。这是一个开源项目，得益于庞大的开发人员和艺术家社区，它不断发展。

现在，Stable Diffusion 使用与 Flux.1 类似的潜在扩散方法。关键区别在于它专注于可访问性和定制。Stable Diffusion 有许多版本，每个版本的优势略有不同。

基本工作流程很简单：你提供文本提示，模型会生成与之匹配的图像。但是，如果你想深入研究，你会发现它有令人难以置信的深度。你可以使用以下方法：

• 负面提示来指定你不想要的内容
• 图像到图像生成来修改现有图片
• 修复来有选择地更改图像的某些部分

好处：

• 庞大的生态系统 - 有丰富的资源、教程和预训练模型可用。这使得为任何项目寻找帮助或灵感变得容易。
• 无限定制 - 你可以在自己的数据集上微调稳定扩散，以专注于特定的风格或主题。这对于创建一致的品牌形象非常有用。
• 积极开发 - 新功能和改进经常出现。你总是在使用尖端技术。
• 成本效益高 - 作为开源软件，如果你有硬件，你可以免费运行稳定扩散。这使得业余爱好者和小型企业都可以使用它。

限制和注意事项：

• 版本碎片化 - 有这么多变体，选择适合您需求的版本可能会令人困惑。
• 结果不一致 - 图像质量可能因提示和设置而异。可能需要反复试验才能获得一致的输出。
• 道德问题 - 与任何 AI 模型一样，生成图像时请注意潜在的版权和公平性问题。

✅ 以下情况时，可以选择Stable Diffusion：

• 你想要一个灵活的、社区支持的选项。
• 你喜欢修改和自定义您的工作流程。
• 你需要生成大量图像。

❌ 以下情况时，不要选择Stable Diffusion：

• 你更喜欢更精简的开箱即用的解决方案。
• 绝对一致性对你的用例至关重要。
• 你对开源工具的设置要求感到不舒服。

3、ControlNet - 最适合精确控制图像生成

ControlNet 不是独立的图像生成模型。相反，它是一个功能强大的附加组件，可与其他模型（如 Stable Diffusion）配合使用。它让你可以对生成的图像的结构和组成进行令人难以置信的控制。

ControlNet 背后的关键思想是使用额外的输入以及您的文本提示。这可以是：

• 草图轮廓
• 姿势估计数据
• 深度图
• 分割蒙版

ControlNet 随后确保生成的图像遵循这些结构指南。这让您可以突出显示创作的确切布局、姿势或视角。

优点：

• 精度 - 你可以生成与特定视觉或布局相匹配的图像。这对于需要符合特定构图的设计工作或插图来说非常有价值。
• 一致性 - ControlNet 有助于在多代中保持结构。这对于创建一系列连贯的图像或动画非常有用。
• 创作自由 - 通过提供与风格分开的结构，您可以更灵活地尝试不同的外观，同时保持核心构图的完整性。
• 提高真实感 - 对于人体姿势或建筑设计等事物，ControlNet 有助于确保解剖正确性和正确的视角。

限制和注意事项：

• 增加复杂性 - 有效使用 ControlNet 需要准备额外的输入图像或数据。这可能会减慢你的工作流程。
• 学习曲线 - 了解不同类型的控制输入如何影响输出需要练习。
• 过度约束的可能性 - 如果你不小心，ControlNet 有时会导致僵硬或不自然的结果。

✅ 以下情况时，可以选择ControlNet：

• 你需要精确控制图像构图。
• 你正在进行具有特定布局要求的设计项目。
• 你想确保图形绘图中的解剖正确性。

❌ 以下情况时，不要选择ControlNet：

• 你更喜欢更自由、更偶然的创作过程。
• 你没有时间准备详细的控制输入。
• 你正在寻找最快的图像生成。

4、DeepFloydIF - 照片级逼真的图像和文本渲染

DeepFloydIF 是一个强大的 AI 模型，突破了照片级逼真的界限。它使用一种称为“迭代细化”的技术来创建非常详细的图像。这意味着它会分阶段生成图像，一点一点地改进它。

该模型从低分辨率图像开始，逐渐提高质量。在每个步骤中，它都会添加更多细节并细化现有细节。这个过程使 DeepFloydIF 能够创建具有惊人清晰度的图像。

DeepFloydIF 的一个突出特点是它能够处理图像中的文本。它可以在标志、书籍封面或图像的任何其他部分生成逼真的文本。这使得它非常适合创建模型或设计概念。

优点：

• 无与伦比的真实感 - DeepFloydIF 可以生成一些最逼真的 AI 生成图像。它非常适合创建产品可视化或建筑渲染。
• 文本生成 - 该模型在图像中创建可读文本的能力开辟了许多创意可能性。你可以轻松制作书籍封面、广告牌或用户界面模型。
• 精细控制 - DeepFloydIF 允许详细提示和图像编辑。你可以指导生成过程以获得你想要的准确结果。
• 一致的质量 - 迭代过程有助于确保高质量的输出，即使对于复杂的场景或不寻常的提示也是如此。

限制和注意事项：

• 生成速度较慢 - DeepFloydIF 质量的权衡是速度。与其他一些模型相比，生成图像需要更长的时间。
• 资源密集型 - 你需要强大的 GPU 才能顺利运行 DeepFloydIF，尤其是对于较大的图像。
• 学习曲线 - 要获得最佳结果，需要了解如何制作有效的提示并使用模型的功能

✅ 以下情况时，可以选择DeepFloydIF：

• 你需要超逼真的图像。
• 图像中的文本渲染很重要。
• 你愿意花时间获得最高质量的结果。

❌ 以下情况时，不要选择DeepFloydIF：

• 你需要快速生成图像。
• 你的计算能力有限。
• 你更喜欢风格化或抽象的艺术。

5、Real Dream Pony V9 - 风格化动漫和卡通艺术

Real Dream Pony V9 是一种专门的 AI 模型，擅长创建动漫和卡通风格的图像。它建立在稳定扩散框架上，但已在大量风格化艺术数据集上进行了微调。

该模型了解动漫和卡通艺术的独特特征。它可以创建富有表现力的角色、动态姿势和生动的场景，捕捉这些风格的精髓。Real Dream Pony V9 特别擅长渲染面部和角色设计。

一个很酷的功能是它能够在多代作品中保持一致性。这使得它非常适合创建角色表或故事板。

优点：

• 风格掌握 - Real Dream Pony V9 比通用模型更好地捕捉了动漫和卡通艺术的精髓。它理解夸张的表情和风格化的比例等。
• 角色焦点 - 该模型擅长创造令人难忘的角色。它非常适合设计原创角色或以新风格重新构想现有角色。
• 快速生成 - 你可以快速迭代想法，使其非常适合头脑风暴会议或快速原型设计。
• 一致性 - 该模型在多幅图像中保持良好的风格，这对于创建有凝聚力的艺术系列或动画至关重要。

限制和注意事项：

• 有限的真实感 - 虽然非常适合风格化的艺术，Real Dream Pony V9 不是为照片级逼真的图像而设计的。
• 细分市场 - 如果你需要各种各样的艺术风格，那么更通用的模型可能会更好。
• 潜在偏见 - 该模型可能已经掌握了动漫艺术中的常见比喻或刻板印象。生成图像时请注意这一点。

✅ 以下情况时，可以选择Real Dream Pony V9：

• 你创作动漫或卡通风格的艺术。
• 你需要快速设计原创角色。
• 你正在制作风格化的故事板或漫画。

❌ 以下情况时，不要选择Real Dream Pony V9：

• 你需要照片级逼真的图像。
• 你的项目需要广泛的艺术风格。
• 你对动漫美学感到不舒服。

6、Fooocus - 最适合选择性图像编辑和增强

Fooocus 是一种专门用于编辑和增强现有图像的工具。它允许你有选择地更改图像的某些部分，同时保持其余部分完好无损。该模型基于先进的 AI 技术构建，可以理解图像上下文并无缝融合新元素。

Fooocus 背后的关键思想是您提供一张输入图像和一个蒙版。蒙版显示你想要更改的区域。然后，你给出一个文本提示，描述你想要在这些区域做什么。AI 会填充被蒙版的区域，匹配周围图像的风格和背景。

此工具对于删除不需要的对象、更改背景或向现有照片添加新元素等任务非常有用。

优点：

• 精确编辑 - 你可以对图像进行非常具体的更改，而不会影响其他区域。这对于修饰或创意修改非常有用。
• 风格匹配 - Fooocus 可以智能地匹配原始图像的风格。这有助于你的编辑看起来自然无缝。
• 创作自由 - 你可以通过更改图像的小部分轻松尝试不同的想法。就像拥有一个 AI 驱动的橡皮擦和画笔一样。
• 节省时间 - 使用 Fooocus 可以在几分钟内完成传统照片编辑软件中可能需要数小时的复杂编辑。

限制和注意事项：

• 输入依赖性 - 结果的质量在很大程度上取决于输入图像。低质量或非常复杂的图像可能具有挑战性。
• 学习曲线 - 创建有效的蒙版和提示需要一些练习才能掌握。
• 不可预测性 - 有时人工智能可能会以意想不到的方式解释你的提示，需要多次尝试才能获得所需的结果。

✅ 以下情况时，可以选择Fooocus：

• 你需要对现有图像进行选择性编辑。
• 你想删除或替换照片中的对象。
• 你正在寻找用于图像处理的创意工具。

❌ 以下情况时，不要选择fooocus：

• 你主要需要从头开始生成图像。
• 你希望完全手动控制每个像素。
• 你正在处理非常大的批量编辑。

7、Colossus Lightning SDXL - 快速图像生成

Colossus Lightning SDXL 是流行的 Stable Diffusion XL 模型的涡轮增压版。它专为快速生成图像而设计，而且无需牺牲太多质量。这使得它非常适合需要快速创建大量图像的应用程序。

该模型使用高级优化技术来加速生成过程。它可以在几秒钟内创建图像，这比许多其他高质量模型要快得多。尽管速度如此之快，但输出质量仍然令人印象深刻，通常可以与速度较慢的模型相媲美。

Colossus Lightning SDXL 理解各种提示，可以生成各种风格的图像。它特别擅长处理具有多个元素的复杂场景。

优点：

• 闪电般的生成 - 在几秒钟内创建高质量图像。这对于快速原型设计或生成大批量图像非常有用。
• 速度兼顾质量 - 与一些牺牲质量的快速模型不同，Colossus Lightning SDXL 即使在高速下也能保持令人印象深刻的输出。
• 多功能性 - 该模型可以很好地处理各种风格和概念。它适用于从逼真的产品图像到幻想艺术的一切。
• 可扩展性 - 该模型的速度使得将 AI 图像生成用于需要实时结果的大型项目或应用程序变得切实可行。

限制和注意事项：

• 质量权衡 - 虽然质量非常好，但在每种情况下，它可能无法与速度较慢的模型的绝对最佳结果相匹配。
• 资源密集型 - 为了实现其速度，Colossus Lightning SDXL 需要强大的硬件。它最适合用于高端 GPU 或云平台。
• 控制较少 - 强调速度意味着与其他一些模型相比，您拥有的微调选项较少。

✅ 以下情况时，可以选择Colossus Lightning SDXL ：

• 你需要快速生成许多图像。
• 你正在处理实时或交互式应用程序。
• 你想要速度和质量的良好平衡。

❌ 以下情况时，不要选择Colossus Lightning SDXL ：

• 你需要每个单独的图像都具有绝对最高的质量。
• 你更喜欢对生成过程进行更多的手动控制。
• 你正在使用有限的计算资源。

原文链接：Best Open-Source AI Image Generation Models Of 2024

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