Open Source Image Generation Models Explained with Top Tools and Uses

开源图像生成模型为创作者、开发者和企业开辟了一个全新的世界。您现在可以将文本转化为图像，编辑照片、制作视频并创建 3D 对象，而无需在软件上花费巨资。该领域发展迅速，仅在 Hugging Face 上就有超过 90,000 个文本到图像模型。走向开源意味着无需订阅、对数据拥有完全控制权，并可根据需要自由调整。本指南涵盖了目前最好的模型以及您快速上手所需的一切。

什么是开源图像生成模型？

开源图像生成模型是根据书面描述创建图像的软件程序。您输入想要看到的内容，例如山上的落日、产品样机、卡通人物，模型就会将其生成为图像。

可以把它想象成雇佣了一位一生都在研究数百万幅画作、照片和插图的艺术家。您描述您想要的东西，他们就会在几秒钟内为您画出来。只不过这位艺术家从不睡觉，从不按项目收费，而且就住在您自己的电脑里。

使它们成为“开源”的原因在于其代码是公开可用的。任何人都可以免费下载、使用、修改或在其基础上进行构建。这与 Midjourney 或 Adobe Firefly 等付费工具不同，在这些工具中，您需要付费才能访问软件，并且无法控制其底层的运行方式。

这些模型是在数百万张图像上进行训练的，这教会了它们理解文字与视觉效果之间的关系。随着时间的推移，它们已经变得足够优秀，能够产生专业品质的效果，而其中最好的模型现在可以与昂贵的商业选择相媲美。

为什么选择开源而不是闭源图像模型？

付费图像模型很方便，但它们有很大的局限性。您需要按图像付费，将数据交给第三方服务器，并且对软件的运行方式没有发言权。开源模型解决了所有这些问题。这就是为什么越来越多的创作者和开发者正在做出转变的原因。

1. 对输出的完全控制

使用闭源工具，平台决定了您可以生成什么，不能生成什么。开源模型在您自己的设备上运行，因此规则由您制定。您可以完全得到您想要的东西，而不会受到内容过滤器或平台限制的阻碍。

2. 微调模型的能力

闭源模型是锁定的，无法更改以满足您的特定需求。但是，您可以根据自己的图像、风格或品牌指南进一步训练开源模型。这意味着输出开始看起来和感觉起来像您自己的，而不是像其他使用相同工具的人那样千篇一律。

3. 无单张图像成本

大多数商业工具都会为您生成的每张图像收费，这很快就会累积起来。但是使用开源模型，您可以在自己的硬件上运行一切，并生成任意数量的图像。唯一的成本是电费和机器运转的费用。

4. 隐私和离线使用

当您使用基于云的工具时，您的提示词和图像会经过别人的服务器。开源模型可以完全离线运行，因此没有任何内容会离开您的机器。这对于处理敏感项目或专有内容的业务来说非常重要。

5. 庞大的社区支持

开源模型得到了全球数以千计的开发者、研究人员和创作者的支持。他们每天都会分享微调版本、教程、插件和修复程序。如果您遇到问题，社区中很可能已经有人解决了。

前 7 款开源图像生成模型

不同的开源 AI 图像生成器专注于不同的优势，例如逼真度、速度、结构控制或文本准确性。以下是七个广泛使用的模型，每个模型都有明确的用途。

1. Stable Diffusion 3.5

Stable Diffusion 3.5 是由 Stability AI 开发的多模态扩散 Transformer (MMDiT) 文本到图像模型。它提高了图像质量、排版、提示词理解和整体性能。该模型有三种尺寸，专为不同的硬件配置和使用场景而设计。这款用于生成图像的最佳模型仍然是使用最广泛的开源图像生成模型之一，得到了由庞大的开发者和内容创作者组成的社区的支持。

主要特点：

1. 三种模型尺寸：Large（8B 参数）、Large Turbo 和 Medium（~2.5B 参数），每种都适用于不同的性能和硬件需求
2. 高分辨率输出：Large 模型支持约 100 万像素分辨率的高质量图像生成
3. 快速生成变体：Large Turbo 可以在较少的步数内产生高质量的结果
4. 微调支持：专为定制而设计，具有改进的提示词一致性
5. 灵活的使用许可：对个人和较小企业免费，对较大组织提供企业许可

2. ControlNet 1.1

ControlNet 是一种通过添加额外条件来控制扩散模型的神经网络结构。它将神经网络块的权重复制到一个锁定副本和一个可训练副本中。可训练的副本学习您的条件，而锁定的副本则保留原始模型。它由研究员 lllyasviel 发布，本身并不生成图像。相反，这个 最佳图像模型 运行在 Stable Diffusion 之上，让您对生成的内容进行精确的结构控制。

主要特点：

1. 多种条件类型： ControlNet 支持通过 Canny 边缘检测、Midas 深度估计、HED 软边缘检测、M-LSD 直线检测、法线贴图、OpenPose 人体姿态检测和语义分割进行控制。
2. 可组合控制： ControlNet 支持同时组合多个 ControlNet。所有生产就绪的模型都经过了多个 ControlNet 组合的广泛测试，并且通过 A1111 插件提供官方的 Multi-ControlNet 支持。
3. v1.1 中改进的鲁棒性： ControlNet 1.1 增加了新的软边缘处理、多个新的预处理器（如 Canny、Depth 和 Inpaint），并与 1.0 版本相比增强了模型的整体鲁棒性和图像质量。
4. 基于指令的编辑： ControlNet 1.1 包含一个在 Instruct Pix2Pix 数据集上训练的模型，该模型同时使用指令提示词和描述提示词进行训练。

3. FLUX 系列

FLUX 系列由 Black Forest Labs 开发，专注于 高质量图像生成，具有强大的提示词对齐能力。它包含多个专为实验和生产工作流设计的模型。

主要特点：

1. 多种变体：包括 FLUX.1 [schnell]、[dev] 以及用于编辑和条件的专业工具。
2. 上下文内图像编辑：允许使用文本指令更改图像，而无需重新训练。
3. 专用编辑工具：包括对 图像局部重绘、外延绘制和结构引导的支持。
4. 开放权重可用性：支持本地部署 and 定制。
5. 灵活的部署选项：支持 API、本地设置和测试环境。

4. GLM-Image

GLM-Image 是一款采用混合自回归和扩散解码器架构的图像生成模型。它在文本渲染和知识密集型生成场景中展现出优势，在生成高保真度和细粒度细节方面具有强大的能力。它由 Zhipu AI 开发，专为其他模型往往表现不佳的用例而设计，特别是当图像需要包含可读文本或信息密集型布局时。

主要特点：

1. 混合架构设计：结合了自回归编码与扩散解码。
2. 准确的文本渲染：在图像中生成清晰且可读的文本。
3. 支持复杂布局：非常适合海报、信息图表和结构化视觉效果。
4. 统一的生成与编辑：同时处理文生图和图生图任务。
5. 训练后微调：使用强化学习来改善细节和对齐。

5. Qwen-Image-2512

Qwen-Image-2512 是 Qwen-Image 文生图最佳开源图像生成模型的 12 月更新版，其特点是增强了人物逼真度、更细腻的自然细节，并提高了文本渲染的准确性和质量。它直接针对质量、可靠性和许可清晰度至关重要的企业和商业用例。

主要特点：

1. 提高视觉逼真度：减少生成图像中的人工痕迹。
2. 更好的文本准确性：生成更清晰的嵌入文本和结构化布局。
3. 详细的场景生成：以更高的清晰度处理环境和物体。
4. 开放的商业许可：在 Apache 2.0 许可下发布，可免费使用和修改。
5. 完整的模型访问权限：可通过开放模型平台进行部署。

6. Waifu Diffusion

Waifu Diffusion 由 Hakurei 创建，专注于动漫风格的图像生成。它专门针对动漫数据集进行训练，这使其能够生成一致的角色设计和风格化的视觉效果。它基于 Stable Diffusion 构建，并直接融入其生态系统，这使得已经熟悉这些工具的艺术家能够轻松使用。

主要特点：

1. 专注于动漫的训练：该模型在庞大的动漫图像数据集上进行训练，这有助于它学习动漫艺术中常见的角色比例、面部表情和风格元素。
2. 一致的角色质量：它在不同的提示词之间保持稳定的面部特征、发型和服装细节，这在多个场景中创建同一个角色时非常有用。
3. 通过提示词进行风格控制：你可以使用动漫社区中常用的标签和提示词风格来引导输出。
4. 基于 SDXL 的变体：基于 SDXL 构建的新版本在保持动漫风格完整的同时，提高了分辨率、光影和更精细的细节。
5. 开放获取许可证：在 CreativeML OpenRAIL-M 许可下分发，允许在特定条件下使用和重新分发。
6. 广泛社区支持：有大量的预训练检查点、LoRAs 和风格包可用。

7. Z-Image-Turbo

Z-Image-Turbo 由 Tongyi-MAI 开发。它专注于速度和效率，这使其适用于需要快速生成图像的应用。它是紧凑型模型系列的一部分，旨在不依赖超大架构的情况下提供强大的效果。

主要特点：

1. 亚秒级生成速度：Z-Image-Turbo 证明了在不依赖庞大模型尺寸的情况下，也可以实现顶尖的性能。
2. 双语文本渲染：准确渲染复杂的中文和英文文本，并在海报设计中展现出强大的构图能力和良好的排版美感。
3. 提示词增强与推理：内置的提示词增强器赋予了模型推理能力。
4. 高效的单流架构：Z-Image-Turbo 采用可扩展的单流 DiT 架构，其中文本、视觉语义 token 和图像 VAE token 在序列级别拼接成一个统一的输入流。

选择模型前需要考虑的关键因素

在决定选择某个模型之前，有一些实用的事项值得检查。以下是需要关注的内容及其重要性。

1. 图像质量

图像质量取决于输出结果与你的要求相比有多真实、详细和准确。有些模型能产生逼真的效果，而另一些则更偏向风格化。正确的选择取决于你项目的实际需求。

2. 速度（推理时间）

推理时间是指模型生成一张图像所需的时间。如果你正在批量生成数百张图像或构建实时工具，速度就非常重要。一个虽然能产生极佳效果但速度较慢的模型并不总是实用的。

3. VRAM 要求

VRAM 是显卡运行模型时使用的内存。更大的模型需要更多的显存，有时需要 16 GB 或更多。如果你的硬件不满足要求，模型根本无法运行，或者运行速度太慢而无法使用。

4. 文本渲染能力

有些模型能很好地处理图像中的文本，而另一些则会完全出错。如果你的输出包含标牌、海报、标签或任何书面内容，这将成为一个关键因素。像 GLM-Image 和 Qwen-Image-2512 这样的模型在构建时就专门考虑到了这一点。

5. 许可（商业 vs 受限）

一些模型对个人或研究用途是免费的，但商业工作需要付费许可。其他模型如 Z-Image-Turbo 和 Qwen-Image-2512 在 Apache 2.0 下是完全开源的。在客户项目或产品中使用模型之前，请务必检查许可。

6. 生态系统和社区

一个强大的社区意味着更多的教程、预构建的微调、插件，以及在出现问题时更快的修复。例如，Stable Diffusion 拥有数以千计的社区创建资源。一个更新或更小众的模型可能令人印象深刻，但能给你的支持却非常少。

Framia Pro：您使用非开源模型的选择

Framia Pro 是一个 AI 创意平台，让您可以使用来自 Google Gemini 等合作伙伴和其他先进引擎的强大闭源模型来生成图像和视频。它将多个专有模型整合到一个工作区中，以便您可以创建视觉效果、编辑图像设计并制作内容，而无需切换工具或管理复杂的设置。这使得需要非开源模型结果的创作者能够更轻松地工作。

Framia Pro 图像生成器的功能

Framia Pro 提供了一个单一的工作区，您可以在其中使用不同的先进图像模型创建和编辑图像。每个功能都旨在让您控制图像的生成和精细化方式。

1. 多种图像模型可供选择

Framia Pro 允许在同一个平台内访问 Nano Banana Pro、Qwen Image、MidJourney v7、Flux Max 和 Seedream 4.5。您可以根据想要的结果类型（例如写实视觉效果、风格化艺术作品或概念设计）在不同模型之间进行切换。这种设置无需为每个模型使用单独的工具，并允许直接对比输出结果。

2. 支持任何输入

该平台接受不同类型的输入，包括文本提示词、参考图像和组合输入。您可以用通俗的语言描述场景，或上传图像来引导输出。通过这种方式，您可以控制构图、布局和主体细节，而无需遵守严格的格式规则。

3. 通过对话编辑图像

Framia Pro 允许您通过基于聊天的界面修改图像。您可以用简单的句子描述更改，例如调整光照、移除物体或更改背景。系统会理解您的指令并直接对图像进行编辑。

4. 适用于多种风格

您可以生成不同视觉风格的图像，从写实场景到插画、动漫和抽象设计。您可以 通过提示词管理风格和模型选择。此功能支持需要特定基调或视觉主题的项目，例如营销内容、概念艺术或社交媒体视觉效果。

5. 批量生成和处理图像

Framia Pro 支持批量处理，允许您在单次会话中生成或编辑多张图像。您可以一次性提交多个提示词并接收输出，而无需重复相同的步骤。这对于创建设计的变体、生成大量资产或快速测试不同的想法非常有用。

如何在 Framia 上使用图像模型生成照片？

通过这些步骤，您可以在 Framia Pro 中使用 Nano Banana Pro 生成和精细化图像、艺术作品和横幅。

步骤 1：输入您的提示词

1. 打开 Framia Pro，并从一个清晰描述您想要创建的场景的文本提示词开始。
2. 添加具体的细节，如主体、背景、颜色、氛围和物体，以引导输出符合您的想法。
3. 在开始生成之前，点击“Plan”选项以设置场景布局、光照方向和整体构图。
4. 如果您希望模型使用实时的 Google Search 数据以获得更具上下文感知能力的图像结果，请开启“Web”选项。

步骤 2：生成图像

1. 从平台内可用的图像模型中选择任何 Pro 模型。
2. 上传多张图像以引导结构、风格或主体的一致性。
3. 选择适合您使用场景的长宽比，例如方形、纵向、横向，或高达 4K 分辨率的输出。
4. 点击“Generate”以根据您的提示词和参考图创建图像。

步骤 3：编辑并导出到您的设备

1. 预览生成的图像并检查构图、光影和物体摆放
2. 使用基于聊天的命令来修改元素，例如替换物体、调整光影或更改背景
3. 通过用纯文本描述更改来请求针对性的编辑，而不是使用手动工具
4. 点击“Download”以所选的分辨率和格式将最终图像导出到您的设备

结论

在这篇文章中，我们探讨了前 7 个开源图像生成模型，展示了不同工具如何处理图像创建、性能和灵活性。每个模型在视觉质量、速度、硬件需求以及对各种风格的支持等领域都各有优势。Framia Pro 将多个模型整合在一起，为您在单一工作流中生成和编辑图像提供更多选择，而无需在不同的工具之间切换。

常见问题

1. 哪种开源 AI 图像生成器最常用

由于其活跃的社区和广泛的工具支持，Stable Diffusion 仍然是使用最广泛的开源图像生成器之一。在 Framia Pro 中，您可以在一个工作空间中访问不同的图像模型，从而无需为每个生成器设置单独的环境，并能更轻松地在输出之间进行切换。

2. 哪些图像生成模型能产生更高的视觉质量

较新的模型（例如基于 SDXL 和 Flux 系列的模型）通常能生成更清晰的纹理、更好的光影和更佳的构图。Framia Pro 让您可以访问 Nano Banana Pro、Seedream 4.5、Flux Max、Qwen Image 和 Midjourney v7 模型，让您可以即时创建图像。

3. 哪种模型最适合在有限的硬件上进行图像生成

模型的优化或轻量级版本更适合显存（VRAM）有限的系统。Framia Pro 在后端处理模型访问，因此您无需管理本地设置即可运行更大型的模型，从而减少了您对高端硬件的需求。

4. 哪些被认为是最好的开源图像生成模型

像 Stable Diffusion、Waifu Diffusion 和基于 ControlNet 的设置等模型通常用于不同的任务，例如写实主义、动漫艺术和结构控制。Framia Pro 将这些选择整合在一起，允许您在单个项目中选择和测试多个模型。

5. 哪些图像模型更适合专业使用场景

专业的工作流通常需要稳定的输出、一致的结果以及对编辑的支持。Framia Pro 通过提供基于聊天的图像编辑和批量生成来增加价值，这使您能够在一个地方微调图像并生成多种变体，而无需切换工具。