该项目是一个精选的GPT-4o生成图片案例集合，展示了OpenAI最新多模态模型在图像创作领域的强大能力。 包含46个高质量案例，涵盖Q版3D、复古海报、吉卜力风格等多样化主题，每个案例均附详细提示词和效果图， 旨在为创作者提供灵感和实用参考。项目还整合了提示词工程技巧和推荐工具，支持中英双语。

HiDream-I1是HiDream.ai团队推出的开源图像生成基础模型，拥有17亿参数，采用MIT许可证。该模型在多项基准测试中（DPG-Bench/GenEval/HPSv2.1）超越SDXL、DALL-E 3等主流模型，支持秒级高质量图像生成。提供完整版、蒸馏版和极速版三种变体，适用于不同场景需求。技术层面融合扩散模型与混合专家架构（MoE），集成多模态文本编码器，在语义理解、细节渲染和风格多样性方面表现突出。

Kimi-VL是MoonshotAI开发的开源专家混合(MoE)架构视觉语言模型，仅激活2.8B参数即可实现高级多模态推理能力。该模型具有128K超长上下文处理窗口，配备原生分辨率视觉编码器MoonViT，在长视频理解(64.5@LongVideoBench)、文档解析(35.1@MMLongBench-Doc)、高精度OCR(83.2@InfoVQA)等任务表现优异。提供标准版(Kimi-VL-A3B-Instruct)和强化思维链推理版(Kimi-VL-A3B-Thinking)两个变体，后者在数学推理(61.7@MMMU)和复杂视觉问题求解(71.3@MathVista)方面达到70B参数模型的水平。

InfiniteYou (InfU) 是字节跳动发布的基于DiT（Diffusion Transformers）的开源框架，专注于在图像生成过程中高度保留原始身份特征。通过InfuseNet组件将身份特征以残差连接方式注入FLUX基础模型，结合多阶段训练策略（包括预训练和基于合成数据的监督微调），显著提升身份相似度、文本-图像对齐质量以及生成图像的美学效果。项目提供两种模型变体（aes_stage2侧重美学，sim_stage1侧重身份相似度），支持插件化扩展（如ControlNet、LoRA），并兼容多种FLUX变体模型。

TruthLens是一个基于AI的深度伪造（DeepFake）检测项目，通过视觉问答（VQA）任务重新定义检测流程。它不仅能够分类图像为真实或伪造，还能提供可解释的说明，增强检测结果的可信度。该项目采用多模态模型（如LLaVA和BLIP-2）分析图像，结合预定义问题生成和自然语言处理技术，检测合成图像中的视觉异常（如光照、纹理、对称性和反射等）。TruthLens无需训练，直接利用预训练模型，适用于复杂合成图像的检测，并在LDM和ProGAN数据集上表现出色（AUC分别达95%和97.5%）。

可灵AI是由快手公司开发的AI内容生成工具，专注于图片和视频创作。它集成文生图、AI形象定制、视频生成等功能，支持1080p高清视频输出和虚拟形象一致性控制，适用于艺术创作、商业营销等多场景。采用3D时空联合注意力机制模拟物理特性，界面简洁且当前限时免费。

Open WebUI是一个可扩展、功能丰富的自托管AI平台，设计为完全离线运行，支持多种大型语言模型（LLM）运行器，如Ollama和OpenAI兼容API。内置RAG（检索增强生成）推理引擎，适合隐私敏感场景，提供多模态交互、企业级功能支持，并允许通过插件扩展定制功能。

Gauss2是三星在2024年韩国开发者大会(SDC24 Korea)发布的第二代多模态生成性AI模型，支持语言、代码和图像处理。提供Compact(紧凑型)、Balanced(平衡型)、Supreme(至尊型)三种版本，分别适用于设备端、通用场景和云端高性能需求。支持9-14种自然语言和多种编程语言，处理速度比主流开源模型快1.5-3倍。目前主要用于三星内部生产力工具，未来计划集成到消费产品中。

OpenAI Microscope 是由 OpenAI 开发的神经网络可视化工具，专注于帮助开发者理解和分析视觉模型的内部结构。它系统性地展示了八个常用视觉模型（如 AlexNet、InceptionV1 等）的每个重要层和神经元，支持快速反馈和协作研究。该项目发布于 2020 年，虽未在近期更新，但仍为研究社区提供重要资源，特别是在神经网络可解释性和逆向工程方面。

Grok-1.5 Vision是xAI在2024年4月发布的首代多模态视觉模型，专注于图像生成与分析。它能处理文档、图表、截图和照片等多种视觉信息，在RealWorldQA等基准测试中表现优异（空间理解得分68.7%），尤其擅长现实世界空间推理和跨学科任务。目前未向公众开放，仅限早期测试者和现有Grok用户使用。

LYDIA是由Leyard Optoelectronic开发的动作大模型，专注于空间计算中的动作数据生成和理解。它能生成三维动作数据，兼容主流数字内容创作平台，实现精确的人物动作生成。应用领域广泛，包括影视、游戏、动画、电商、教育、体育和艺术等。虽然未明确提及直接用于物理机器人，但其动作数据生成能力可能间接支持机器人动作训练。

MiniMaxVL-01是MiniMax开发的多模态大型语言模型，基于Transformer架构，能够处理和理解文本和图像输入。它在多模态基准测试中表现优异，性能与GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet相当，具有较长的上下文窗口（20-32倍于标准模型）。该模型通过API平台提供服务，广泛应用于招聘、电商、教育等领域，支持AI音乐生成、智能文档生成、AI语音合成、实时语音通话和AI视频生成等先进技术。

Phi-3.5-vision是由微软开发的开源多模态模型，专注于文本和视觉数据处理。它基于合成数据和精选公开数据构建，支持128K上下文长度，通过监督微调和直接偏好优化提升指令遵循和安全性。该模型参数量为42亿，包含图像编码器、连接器、投影器和Phi-3 Mini语言模型，训练数据达5000亿令牌，适用于内存/计算受限环境。

快手可灵是由中国短视频巨头快手公司自主研发的生成式AI平台，专注于视频和图像的智能创作。该平台基于自研的Spiritable和Graphable大模型，采用类似OpenAI Sora的DiT（Diffusion Transformer）架构，支持文本/图像转视频、视频编辑续作等高阶功能。截至2024年数据显示，其全球生成式AI应用排名第20位，已生成超3700万条视频，在视频质量、亚洲人脸生成等方面表现优于Sora。平台提供网页端、独立App及小程序多端入口，并设有会员订阅体系（10美元/月起）和创意社区生态。

Amazon Bedrock 是一个完全托管的服务，通过单一API提供来自领先AI公司和亚马逊自身的多种高性能基础模型（FMs）。它支持用户构建和扩展生成式AI应用，确保安全性、隐私性和负责任的AI实践。用户可以试验不同的模型，使用如微调（fine-tuning）和检索增强生成（RAG）等技术自定义模型，并创建与企业系统交互的代理。平台整合了超过100个基础模型，包括亚马逊自研的Nova系列模型和第三方模型，如DeepSeek-R1、Luma Ray2、Meta的SAM 2.1、Claude3.7等。

HaploVLM是腾讯开发的基于单一Transformer架构的多模态AI模型，支持文本、图像和视频的跨模态理解与自回归响应生成。通过优化训练配方降低资源消耗，适配Ascend NPU/GPU硬件，具备细粒度感知和逻辑推理能力，适用于智能客服、内容分析等场景。

LHM（大型可动画人体重建模型）是阿里巴巴通义实验室开发的AI工具，通过单张图片快速生成高保真3D可动画数字人模型。采用3D高斯点云和多模态Transformer技术，支持实时渲染和姿势调整，适用于AR/VR等沉浸式场景。提供多种预训练模型（如LHM-0.5B/1B），推理时间最快仅需2秒，支持输出OBJ格式网格文件。

Cosmos-Transfer1是NVIDIA Cosmos世界基础模型系列中的一员，专注于通过多模态输入生成高度可控的虚拟世界，主要用于机器人和自动驾驶车辆的Sim2Real（从模拟到现实）训练。该模型支持多种输入模式如分割图、深度图、LiDAR扫描等，并具备自适应空间控制和4K视频上采样功能，参数规模为7B，适配80GB H100硬件。

DiffMoE是一个基于PyTorch的扩散模型项目，采用动态专家混合（MoE）架构，通过仅激活1倍参数即可超越3倍参数的密集模型。它在ImageNet上表现出色，FID50K分数低至2.30，Inception Score高达88.19，仅需700K训练步。项目主要用于图像生成任务，如类别条件生成和文本到图像生成。其核心创新包括批次级全局令牌池和动态容量预测器，能够根据噪声水平和样本复杂度智能分配计算资源。

电影镜头分类器是一个利用微软Florence-2模型进行微调的计算机视觉项目，专门针对ShotDEAD-v0数据集优化，用于高效分类电影镜头类型。 该项目提供完整的训练和推理代码，支持镜头尺度（如特写、中景）和镜头运动（如推拉、摇移）等分类任务，适用于电影分析和视频内容处理领域。 由于采用Florence-2的序列到序列架构，模型在零样本和微调场景下均表现优异，但项目当前未公开URL和数据集详细信息。

Chat2 SVG是一个结合大型语言模型（LLMs）和图像扩散模型的混合框架，旨在通过文本提示生成高质量的SVG矢量图形。它采用多阶段生成流程，包括模板生成、增强和优化，解决了传统方法在形状规律性、泛化能力和表现力方面的局限性，使矢量图形创作对非专业用户更加友好。

OpenChat是一个现代化的全栈AI聊天应用，旨在通过集成OpenAI GPT-4和Cloudflare Workers技术栈，为用户提供跨Web、移动端和桌面端的智能对话体验。支持数据实时同步、文本生成图片及网络搜索功能，具备高性能全球部署能力。

该项目专注于开发两种高阶数值求解器（θ-RK-2和θ-梯形法），用于优化离散扩散模型在生成式AI任务（如文本/图像生成）中的性能。 通过引入可调参数θ，这些方法在传统Runge-Kutta法和梯形规则基础上进行改进，显著提升采样速度和样本质量。 项目结合了数值分析与现代机器学习，针对离散数据（如自然语言或离散化图像表示）的扩散过程提供高效数值解。

SpeeD是由NUS-HPC-AI-Lab开发的扩散模型训练加速工具，通过重新采样和重新加权策略优化时间步处理，实现训练效率提升三倍。其核心采用不对称采样策略和变化感知加权策略，减少收敛区域时间步的采样频率，增加加速和减速区域的时间步采样概率，并对快速变化过程增量的时间步赋予更高权重。该工具即插即用且架构无关，兼容多种扩散模型架构如U-Net、DiT等，适用于图像生成等多种任务。

LynxHub是一个综合性的开源AI平台，旨在通过模块化设计和可扩展架构简化AI工具的管理与使用。它支持20+种AI接口（涵盖图像、文本、音频生成），提供Python环境管理、虚拟环境配置、参数定制等核心功能，并配备人性化界面（支持深色/浅色主题及布局自定义）。平台还内置Markdown查看器、终端/浏览器集成等实用工具，适合开发者高效管理多AI工具。

VisionAgent是由LandingAI开发的可扩展视觉AI技术，旨在通过自动化代码生成、模型选择和部署流程，帮助开发者在几分钟内构建视觉功能应用。它支持图像/视频处理任务（如物体检测、图像分类），提供从快速原型开发到生产部署的全流程解决方案，并集成多款开源模型和工具。

iFormer是一种专为移动应用设计的视觉模型，通过结合卷积网络和Transformer架构，实现了低延迟和高精度的双重突破。它在iPhone 13上延迟仅1.10毫秒，Top-1准确率可达80.4%，适用于目标检测和语义分割等多种计算机视觉任务。官方版本的最小模型参数为20M，ImageNet-1K的Top-1准确率达83.4%，但可能存在移动优化的特定版本（如2.9M参数版本）。

Ola是一个开源的全能多模态语言模型，旨在打破多模态理解的边界，支持文本、图像、视频和音频的全面理解。它采用渐进式模态对齐策略（PMA），通过三个阶段（文本-图像、语音、视频）逐步扩展模型能力，确保在不同模态间的性能平衡。Ola-7B版本在OpenCompass多模态排行榜上平均得分72.6，排名第一，是参数少于15B的模型中表现最佳的。此外，Ola支持实时流式解码功能，增强文本和语音交互的流畅性，适合需要高级交互体验的场景。

Agentic Object Detection 是 LandingAI 开发的计算机视觉项目，通过文本提示实现人类级别的目标检测精度，无需定制训练。它利用推理驱动的 AI 分析物体的独特属性（如颜色、形状、纹理）及物体间关系，支持零样本学习。在内部基准测试中，其 F1 分数达 79.7%，优于 Microsoft Florence-2、Google OWLv2 等模型。项目集成于 LandingLens 平台，适用于农业、制造业、医疗等多个行业。

OSEA Mobile 是一款基于 Flutter 开发的开源跨平台应用，专注于完全离线的鸟类物种识别。它采用预训练的深度学习模型（如 ResNet34 和 MetaFGNet），支持识别超过 10,000 种鸟类，准确率高达 87.6%（验证集）。项目包含移动端应用和命令行工具，特别适合野外生物多样性监测和学术研究。核心数据集 DIB-10K 经过严格清洗，模型通过高性能计算训练，技术方案发表于生态学预印本论文。