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-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。

Diffuse to Choose 是一种基于扩散的图像修复模型，主要用于虚拟试穿场景。它能够在修复图像时保留参考物品的细节，并且能够进行准确的语义操作。通过将参考图像的细节特征直接融入主要扩散模型的潜在特征图中，并结合感知损失来进一步保留参考物品的细节，该模型在快速推理和高保真细节方面取得了良好的平衡。

SUPIR是一种开创性的图像修复方法，利用生成先验和模型扩展的力量。利用多模态技术和先进的生成先验，SUPIR在智能和逼真的图像修复方面取得了重大进展。作为SUPIR内的关键催化剂，模型扩展显著增强了其能力，并展示了图像修复的新潜力。我们收集了一个包含2000万高分辨率、高质量图像的数据集进行模型训练，每个图像都附有描述性文本注释。SUPIR能够根据文本提示修复图像，拓宽了其应用范围和潜力。此外，我们引入了负质量提示以进一步提高感知质量。我们还开发了一种修复引导采样方法，以抑制生成式修复中遇到的保真度问题。实验证明了SUPIR出色的修复效果及其通过文本提示操控修复的新能力。

ControlNet-HandRefiner-pruned模型是对HandRefiner模型进行剪枝压缩处理后的fp16版本,可以更快速地进行手部图像修复。该模型采用弥散模型进行条件性图像补全,可以精确修复手部图像中的缺失或畸形部分。该模型压缩率高,inference速度快,非常适合在资源受限的环境下,仍然进行高质量手部图像修复。

Lama Cleaner 是一个免费、开源的 AI 图像修复工具，基于最先进的 AI 模型。它可以删除图片中的任何不需要的物体、瑕疵或人物，也可以擦除和替换图片中的任何物体。该工具支持 CPU、GPU 和 M1/2，并提供多种 SOTA AI 模型可供选择。

RealFill是一种图像补全的生成模型，通过使用少量场景的参考图像，能够填充图像中的缺失区域，并生成与原始场景相符的视觉内容。RealFill通过在参考图像和目标图像上微调预训练的图像补全扩散模型来创建个性化的生成模型。该模型不仅保持了良好的图像先验，还学习了输入图像中的内容、光照和风格。然后，我们使用这个微调后的模型通过标准的扩散采样过程来填充目标图像中的缺失区域。RealFill在一个包含多种复杂场景的新的图像补全基准测试中进行了评估，并发现其在性能上大大优于现有方法。

DiffBIR 是一种基于生成扩散先验的盲图像恢复模型。它通过两个阶段的处理来去除图像的退化，并细化图像的细节。DiffBIR 的优势在于提供高质量的图像恢复结果，并且具有灵活的参数设置，可以在保真度和质量之间进行权衡。该模型的使用是免费的。

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-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。

Clik 是一款专为活动照片分享设计的应用程序，它将手机转变为数字一次性相机，允许用户在无需下载完整应用的情况下，与朋友实时共享照片。该应用通过AI技术，帮助用户快速找到自己参与的照片，并通过应用内链接和定制QR码简化了现实生活中的分享过程。Clik 适合各种社交场合，如聚会、婚礼等，帮助用户捕捉和保存美好记忆。

Diffuse to Choose 是一种基于扩散的图像修复模型，主要用于虚拟试穿场景。它能够在修复图像时保留参考物品的细节，并且能够进行准确的语义操作。通过将参考图像的细节特征直接融入主要扩散模型的潜在特征图中，并结合感知损失来进一步保留参考物品的细节，该模型在快速推理和高保真细节方面取得了良好的平衡。

SUPIR是一种开创性的图像修复方法，利用生成先验和模型扩展的力量。利用多模态技术和先进的生成先验，SUPIR在智能和逼真的图像修复方面取得了重大进展。作为SUPIR内的关键催化剂，模型扩展显著增强了其能力，并展示了图像修复的新潜力。我们收集了一个包含2000万高分辨率、高质量图像的数据集进行模型训练，每个图像都附有描述性文本注释。SUPIR能够根据文本提示修复图像，拓宽了其应用范围和潜力。此外，我们引入了负质量提示以进一步提高感知质量。我们还开发了一种修复引导采样方法，以抑制生成式修复中遇到的保真度问题。实验证明了SUPIR出色的修复效果及其通过文本提示操控修复的新能力。

ControlNet-HandRefiner-pruned模型是对HandRefiner模型进行剪枝压缩处理后的fp16版本,可以更快速地进行手部图像修复。该模型采用弥散模型进行条件性图像补全,可以精确修复手部图像中的缺失或畸形部分。该模型压缩率高,inference速度快,非常适合在资源受限的环境下,仍然进行高质量手部图像修复。

CodeFormer是一个基于 Transformer 的预测网络，用于图片马赛克恢复。通过学习离散码本和解码器，它能够减少恢复映射的不确定性，生成高质量人脸。它具有优秀的抗退化鲁棒性，适用于合成数据集和真实数据集。

Lama Cleaner 是一个免费、开源的 AI 图像修复工具，基于最先进的 AI 模型。它可以删除图片中的任何不需要的物体、瑕疵或人物，也可以擦除和替换图片中的任何物体。该工具支持 CPU、GPU 和 M1/2，并提供多种 SOTA AI 模型可供选择。