FLUX.1-dev-Controlnet-Inpainting-Beta是由阿里妈妈创意团队开发的一个图像修复模型，该模型在图像修复领域具有显著的改进，支持1024x1024分辨率的直接处理和生成，无需额外的放大步骤，提供更高质量和更详细的输出结果。模型经过微调，能够捕捉和再现修复区域的更多细节，并通过增强的提示解释提供对生成内容的更精确控制。

Flux.1-dev Controlnet Upscaler 是一个基于Hugging Face平台的图像放大模型，它使用先进的深度学习技术来提高图像的分辨率，同时保持图像质量。该模型特别适合需要对图像进行无损放大的场景，如图像编辑、游戏开发、虚拟现实等。

StableDelight是一个先进的模型，专注于从纹理表面去除镜面反射。它基于StableNormal的成功，后者专注于提高单目法线估计的稳定性。StableDelight通过应用这一概念来解决去除反射的挑战性任务。训练数据包括Hypersim、Lumos以及来自TSHRNet的各种镜面高光去除数据集。此外，我们在扩散训练过程中整合了多尺度SSIM损失和随机条件尺度技术，以提高一步扩散预测的清晰度。

FLUX.1-dev-Controlnet-Inpainting-Alpha是由AlimamaCreative Team发布的AI图像修复模型，专门用于修复和填补图像中的缺失或损坏部分。该模型在768x768分辨率下表现最佳，能够实现高质量的图像修复。作为alpha版本，它展示了在图像修复领域的先进技术，并且随着进一步的训练和优化，预计将提供更加卓越的性能。

FLUX-Controlnet-Inpainting 是由阿里妈妈创意团队发布的基于FLUX.1-dev模型的图像修复工具。该工具利用深度学习技术对图像进行修复，填补缺失部分，适用于图像编辑和增强。它在768x768分辨率下表现最佳，能够提供高质量的图像修复效果。目前该工具处于alpha测试阶段，未来将推出更新版本。

Flux Latent Detailer是一个实验性的工具，通过Flux的潜在空间插值技术，能够在图像中产生更精细的细节。该工具通过多遍处理，尝试在不破坏整体构图的情况下增强图像细节，同时避免过度处理的外观。开发者强调这是一个实验性项目，不提供支持，仅供分享。

AuraSR-v2是一个基于生成对抗网络（GAN）的图像超分辨率模型，专为放大生成的图像而设计，是GigaGAN论文的一个变体。该模型的PyTorch实现基于非官方的lucidrains/gigagan-pytorch仓库。它能够显著提高图像的分辨率，同时保持图像质量，对于需要高清图像输出的应用场景尤为重要。

AuraSR 是基于 GAN 的 Super-Resolution 模型，通过图像条件化增强技术，提升生成图像的质量。该模型采用 GigaGAN 论文的变体实现，并使用 Torch 框架。AuraSR 的优势在于能够有效提高图像的分辨率和质量，适用于图像处理领域。

LighTDiff是一种针对手术内窥镜图像在低光照条件下进行增强的深度学习模型。该模型利用T-Diffusion技术，能够有效提升图像的亮度和清晰度，对于提高手术安全性和效率具有重要意义。该技术已被MICCAI2024会议提前接受，并且代码已经开源，可供研究和实际应用。

FLUX.1-dev-Controlnet-Inpainting-Beta是由阿里妈妈创意团队开发的一个图像修复模型，该模型在图像修复领域具有显著的改进，支持1024x1024分辨率的直接处理和生成，无需额外的放大步骤，提供更高质量和更详细的输出结果。模型经过微调，能够捕捉和再现修复区域的更多细节，并通过增强的提示解释提供对生成内容的更精确控制。

iPhone Photo [FLUX] 是一个基于LoRA技术的AI模型，旨在增强图像的真实感，特别是在模仿iPhone照片效果方面表现出色。它不仅能够提升iPhone拍摄的照片质量，也能为非iPhone照片增添自然和真实的视觉效果。该模型由Anibaaal开发，并于2024年10月2日发表，属于Civitai平台。模型的使用技巧提示为强度设置为1，并且有超过1000个赞和375个评论，显示出其受欢迎程度。

Flux.1-dev Controlnet Upscaler 是一个基于Hugging Face平台的图像放大模型，它使用先进的深度学习技术来提高图像的分辨率，同时保持图像质量。该模型特别适合需要对图像进行无损放大的场景，如图像编辑、游戏开发、虚拟现实等。

StableDelight是一个先进的模型，专注于从纹理表面去除镜面反射。它基于StableNormal的成功，后者专注于提高单目法线估计的稳定性。StableDelight通过应用这一概念来解决去除反射的挑战性任务。训练数据包括Hypersim、Lumos以及来自TSHRNet的各种镜面高光去除数据集。此外，我们在扩散训练过程中整合了多尺度SSIM损失和随机条件尺度技术，以提高一步扩散预测的清晰度。

FLUX.1-dev-Controlnet-Inpainting-Alpha是由AlimamaCreative Team发布的AI图像修复模型，专门用于修复和填补图像中的缺失或损坏部分。该模型在768x768分辨率下表现最佳，能够实现高质量的图像修复。作为alpha版本，它展示了在图像修复领域的先进技术，并且随着进一步的训练和优化，预计将提供更加卓越的性能。

FLUX-Controlnet-Inpainting 是由阿里妈妈创意团队发布的基于FLUX.1-dev模型的图像修复工具。该工具利用深度学习技术对图像进行修复，填补缺失部分，适用于图像编辑和增强。它在768x768分辨率下表现最佳，能够提供高质量的图像修复效果。目前该工具处于alpha测试阶段，未来将推出更新版本。

Flux Latent Detailer是一个实验性的工具，通过Flux的潜在空间插值技术，能够在图像中产生更精细的细节。该工具通过多遍处理，尝试在不破坏整体构图的情况下增强图像细节，同时避免过度处理的外观。开发者强调这是一个实验性项目，不提供支持，仅供分享。

AuraSR-v2是一个基于生成对抗网络（GAN）的图像超分辨率模型，专为放大生成的图像而设计，是GigaGAN论文的一个变体。该模型的PyTorch实现基于非官方的lucidrains/gigagan-pytorch仓库。它能够显著提高图像的分辨率，同时保持图像质量，对于需要高清图像输出的应用场景尤为重要。

AuraSR 是基于 GAN 的 Super-Resolution 模型，通过图像条件化增强技术，提升生成图像的质量。该模型采用 GigaGAN 论文的变体实现，并使用 Torch 框架。AuraSR 的优势在于能够有效提高图像的分辨率和质量，适用于图像处理领域。