免費線上圖像生成
模型託管和分享
支援檢查點、嵌入、控制網絡和 LoRAs
基本模型如 Stable Diffusion 1.5 和 XL
各種圖像生成工具(文本到圖像、圖像到圖像)
工作流程和模板支援
Stable Cascade, Stable Video 3D (SV3D), CodeGeeX, DeepMode.com, Stable Diffusion Online, Giti.ai, Mirrorize AI, Typeform, Bubble, GenPen AI 是最好的付費/免費 Model Generation tools.






模型生成指的是創建和訓練人工智慧模型的過程。這些模型是使用各種機器學習算法和技術建構的,如深度學習、強化學習和遷移學習。模型生成的目標是創建能夠從數據中學習並基於學習做出準確預測或決策的人工智慧系統。
核心功能
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價格
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如何使用
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Tensor.Art | 免費線上圖像生成 | 用戶可以通過選擇基本模型或上傳自己的模型(檢查點、嵌入、控制網絡、LoRAs)來生成圖像。該平台還提供多種工具,如文本到圖像和圖像到圖像生成。用戶也可以利用預製模板和工作流程或創建自己的工作流程。 | |
Craiyon | AI從文字提示生成圖像 |
支持者 $ /月 120個專業信用點 - 最佳圖像質量,無限次Lite圖像,無廣告/無水印,無需標註,高清下載,生成的圖像為公共
| 要使用Craiyon,請打開AI藝術生成器,將您的想法輸入提示框,然後按下“繪製”以生成AI藝術。您可以編輯提示以改善結果。保存或下載您的AI藝術以供分享。 |
Stable Diffusion Online | 使用穩定擴散XL的AI圖像生成 |
免費 $0 對於剛開始使用穩定擴散AI圖像生成器的用戶而言,是完美的計畫。
| 用戶可以通過在穩定擴散線上網站的AI圖像生成器中輸入文本提示來生成圖像。為了獲得靈感,他們可以搜尋提示數據庫中現有的提示。平台還提供了通過API在本地安裝穩定擴散的選項。 |
Kits AI | AI 人聲克隆 |
免費 免費 精簡您的人聲和音頻工作流程。
| 用戶可以通過 Kits AI 平台克隆聲音、生成 AI 唱歌、隔離人聲、母帶製作音樂、分割音軌、混合聲音並使用 AI 樂器。該平台還允許用戶創建聲音模型並賺取被動收入。 |
Sloyd | AI驅動的3D模型生成(從文字) | 免費 $0 立即免費使用Sloyd,無需提供信用卡。 | 用戶可以使用模板或圖像轉3D功能來自訂3D模型。平台提供參數化模板,便於輕鬆自訂和AI驅動的提示。模型可以直接在瀏覽器中創建,無需下載。 |
YesChat.ai | 與 Claude 2 對話 | 在 YesChat.ai 註冊免費帳戶以存取 Claude 2、GPT4V 和 Dalle3。使用聊天介面與 Claude 2 互動,或上傳圖片以便進行 GPT4V 分析,或輸入文字提示以生成 Dalle3 圖片。您還可以上傳檔案以進行問題解答,並瀏覽網際網路以獲取即時資訊。 | |
DreamPress AI | AI故事生成 | 簡要描述你的故事構想,網站上的AI故事生成器將根據你的輸入生成個人化的故事。你也可以探索現有故事並對其進行改編。 | |
Frase | SEO 內容優化 |
基本計劃 $45/月 1 名使用者,30 份研究文件/月,無限制 AI 字數,追蹤頁面/1 個網站,排名準備文件:按需支付每份 $3.50
| Frase 可以用來研究關鍵字、分析競爭對手的內容、創建內容簡報、生成 AI 驅動的內容,並優化現有內容以提升 SEO 效果。使用者可以從一個關鍵字開始,分析 SERP,建立大綱,利用 AI 撰寫內容,然後根據 Frase 的主題分數來優化內容。 |
Genmo AI | AI 驅動的視頻生成 |
免費 $0/月 初始 200 點信用點數, 每月 50 點信用點數,包含 Genmo 水印
| 用戶可以通過向 Genmo AI 平台上的 Mochi 1 模型提供文字提示或圖像輸入來創建視頻。 |
Alpha3D | 2D 圖像轉 3D 模型生成 |
試用 免費 50 個 AI 生成的 3D 資產、3D 資產管理、優先支援、多個帳號、存取 Alpha3D API
| 用戶可以上傳一張 2D 圖像或使用文字提示作為輸入。Alpha3D 自動將輸入轉換為 3D 模型,然後可以下載並在各種平台上使用。 |
在金融機構中使用生成的異常檢測模型進行欺詐檢測
在製造業中使用生成的時間序列預測模型進行預防性維護
使用生成的分類和分群模型進行個性化營銷和客戶分割
使用生成的感知和控制模型進行自主車輛和機器人技術
用戶一般讚揚模型生成技術的強大性和靈活性,指出這些技術能夠為各種任務創建高性能模型。一些人強調了現代模型生成框架和工具的易用性和可訪問性。然而,其他人警告可能存在過擬合的風險,以及需要謹慎的數據準備和模型選擇。整體而言,模型生成被認為是人工智慧和機器學習中一個有價值且快速發展的領域。
用戶與由生成語言模型驅動的聊天機器人進行交互,以獲得個性化推薦和支持。
用戶從基於生成推薦模型的改進搜索結果和內容推薦中受益。
用戶從生成的醫療人工智慧助理獲得準確的醫學診斷和治療計劃。
要生成一個人工智慧模型,請按照以下步驟進行: 1. 收集並預處理相關數據。 2. 選擇合適的模型結構和算法。 3. 將數據分為訓練、驗證和測試集。 4. 使用訓練數據訓練模型並監控其性能。 5. 使用驗證集評估模型並微調超參數。 6. 在測試集上測試最終模型以評估其泛化能力。 7. 將模型部署以供實際應用並監控其性能。
自動化複雜任務和決策過程
與傳統方法相比提高準確性和效率
能夠學習並適應新數據和不斷變化的環境
可伸縮性和成本效益適用於大規模應用







































