Imagen官网 – 文本生成图像的高保真模型

Densely Captioned Images (DCI) 数据集旨在为图像提供详细的描述，以捕捉视觉细节，适用于计算机视觉领域的多种任务。

质衡: 通用基础模型在底层视觉上的基准测试，包含中文版【底层视觉问答】和【底层视觉描述】数据集，以及中文提示下的图片质量评价。

收集和梳理垂直领域的开源大语言模型、数据集及评测基准，为用户提供全面的资源和支持，便于在各个专业领域内应用和研究。

Diffusion AI 是一款基于人工智能的Windows软件，通过简单的文本输入将创意转化为惊艳的视觉图像，帮助用户释放创造力，生成高质量的视觉效果。

HRS-Bench 是一个全面、可靠且可扩展的基准，专为评估文本到图像模型而设计。它提供了多种性能指标，确保在不同模型规模下的可扩展性和可靠性。

Ask Vandelay 是一个先进的 AI 建筑图像生成器，能够将简单的文字提示转化为惊艳的高质量建筑图像。它为建筑师、房地产开发商和设计师节省时间，提升创意。

Vecentor是一个突破性的生成AI平台，帮助用户根据文本提示创建SVG图像及其相应的代码。用户输入提示后，AI模型将为其生成可重复使用和可编辑的SVG图像。

VLABench是一个大规模基准测试平台，专为公平评估视觉语言代理、具身代理和视觉语言模型而设计，提供长视野推理任务的支持，适用于多种任务和场景，旨在为研究人员和开发者提供标准化的测试环境。

JudgeLM是经过微调的语言大模型，旨在有效、高效地在开放式基准测试中评估语言大模型（LLM），提供系统化的模型能力和行为分析，解决多种偏见问题，并在新旧基准测试中展示出色的评判性能。

用于评估和理解大型语言模型的统一评估框架，提供了用户友好的API，方便研究人员进行模型性能评估、提示工程和对抗提示攻击评估等。

AnyText 是一款支持多语言的视觉文本生成与编辑工具，能够用AI生成或编辑图片中的文字，并与图片风格保持一致，尤其支持中文。它基于扩散模型，集成了辅助潜在模块和文本嵌入模块，使用先进的训练技术，提供了大规模多语言文本图像数据集 AnyWord-3M。

Anime2SD是一个自动化的动漫截图管道，旨在帮助用户构建用于文本到图像模型训练的数据集，具有高效性和灵活性。它能够从动漫及其他来源自动生成和处理截图，极大地简化了数据准备的过程。

北京大学的多模态图像视频识别项目，旨在将视觉信息融入语言特征空间，以推动大型视觉-语言模型的发展。

一个专注于视觉自回归建模的资源汇总，展示如何让GPT风格的自回归模型在图像生成上超越扩散transformer，适合研究和开发图像生成模型的人员使用。

MIMIC-CXR-VQA是一个复杂、多样且大规模的医学领域视觉问答（VQA）数据集，基于MIMIC-CXR数据库，旨在推动医学图像理解和问答系统的研究与应用。数据集包含多种类型的问题和答案，适用于模型的训练和评估，支持多种视觉问答任务。