前言
近期，SD(Stable Diffusion)原班人马(跳槽后新成立团队——Black Forest Lab)开源模型 FLUX.1，或成文生图模型新霸主！
FLUX.1 系列包含 pro、dev、schnell 3 个模型。主要在文字生成、复杂指令遵循和人手生成上具备优势。
FLUX.1pro：FLUX.1中最先进的，具有顶级的即时提示词遵循、视觉质量、图像细节和输出多样性，面向专业用户提供定制的企业解决方案。
FLUX.1dev：从FLUX.1[pro]蒸馏而来，具有相似的质量和能力，同时比相同尺寸的标准模型更高效，多面向非商业应用。
FLUX.1schnell：最快模型，适合本地开发和个人使用。
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对于下一步工作，团队表示将推出基于 FLUX.1 的 SOTA 文生视频模型，预示着一场视觉盛宴的即将开启，让我们共同期待其带来的全新震撼体验！
同时，本文精心策划，深入挖掘并汇聚了一系列顶尖的开源Text-to-Image生成模型，旨在为科研工作者打造一把高效利器，促进其在探索之旅中取得更加辉煌的成就。
Stable Diffusion
Stable Diffusion 各版本升级亮点：
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v1：基础的文字生成图像(文生图)功能，可以通过输入关键词或描述来生成对应的图像。
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v2：引入 OpenCLIP，提升画质至 768x768(兼容512x512)，新增 Depth2img 与优化 inpainting，全面提升质量与速度。
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v3：采用 Sora 相似技术(Diffusion Transformer)，增强扩展性，支持视频、3D等多类型内容创作。
开源团队：Stabililty AI
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中文介绍：https://zhuanlan.zhihu.com/p/669570827
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开源地址v1：https://github.com/CompVis/stable-diffusion
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开源地址v2：https://github.com/Stability-AI/stablediffusion
Kandinsky
Kandinsky3.0：升级版文本转图像技术，实现更高质量、真实感的图像生成，模型总参数达到了 119 亿（11.9B），约是 Kandinsky 家族先前模型中最大模型的三倍。
开源团队：俄罗斯 AI 研究团队 AI Forever
应用：Inpainting、Outpainting、Image-to-Video Generation、Text-to-Video、text-to-image、Deforum
Hunyuan-DiT
Hunyuan-DiT 是由腾讯开源的高性能细粒度中文理解多分辨率扩散 Transformer 模型。Sora 同架构，支持中英文双语输入及理解，参数量15亿，并且可免费商用。
特点：
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首个中英双语DiT架构
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支持中文元素理解
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支持长文本理解能力
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支持细粒度语义理解
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支持多轮对话文生图
PixArt
PixArt各版本升级亮点：
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PixArt-α：高质量、低成本的文生图模型，训练时长只有 SD 1.5 的 10.8%。
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PIXART-δ: Pixart 家族的Controlent，为 DiT 模型引入可控生成能力，可在 8GB GPU上合成 1024px 图像，可定位为SD 模型的平替。
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PixArt-Σ：生成 4K 图像，在保持较小模型大小(0.6B参数)的同时，实现了优于现有文本到图像扩散模型(如SDXL和SD Cascade)的图像质量和用户提示遵循能力。
开源团队：华为
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AIGC所有方向的学习路线思维导图
这里为大家提供了总的路线图。它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。如果下面这个学习路线能帮助大家将AI利用到自身工作上去，那么我的使命也就完成了：
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书籍阅读永不过时，阅读AIGC经典书籍可以帮助读者提高技术水平，开拓视野，掌握核心技术，提高解决问题的能力，同时也可以借鉴他人的经验，结合自身案例融会贯通。
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我们在学习的时候，往往书籍源码难以理解，阅读困难，这时候视频教程教程是就很适合了，生动形象加上案例实战，科学有趣才能更方便的学习下去。
