FLUX fine-tunes are now fast★ 75
Replicate Blog553d agoReleaseAI 雲端託管平台 Replicate 宣布大幅提升 FLUX.1 圖像生成模型的微調（Fine-tuning）速度。透過底層優化，用戶現在能以極快的速度訓練出專屬的 FLUX LoRA 模型。最重要的是，Replicate 將這些優化技術與訓練程式碼完全開源，讓開發者不僅能在其平台上快速部署，也能在自己的硬體上實現高效訓練。
FLUX.1 Tools – Control and steerability for FLUX★ 75
Replicate Blog558d agoReleaseReplicate 宣布為開源影像生成模型 FLUX.1 推出全新工具集「FLUX.1 Tools」。此更新引入了 Inpainting（局部重繪）、Outpainting（影像外繪）、Canny 邊緣檢測以及 Depth（深度圖）等控制功能。開發者與創作者現在可以透過 API 更精準地引導與修改 FLUX 生成的影像，解決了過去 FLUX 在精細控制與編輯上的痛點。
Ideogram v2 is an outstanding new inpainting model★ 75
Replicate Blog588d agoReleaseAI 圖像生成平台 Replicate 宣布與 Ideogram 合作，正式在其 API 上推出 Ideogram v2 的局部繪製（Inpainting）與外繪（Outpainting）功能。Ideogram v2 以其卓越的文字渲染能力聞名，此次 API 的推出讓開發者能夠在現有圖像中精準修改特定區域、添加或修改文字，並能無縫擴展圖像邊界，為創意工作流與自動化圖像編輯提供更強大的控制力。
Stable Diffusion 3.5 is here★ 75
Replicate Blog588d agoReleaseStability AI 正式推出最新一代文字生成圖片模型 Stable Diffusion 3.5，並已同步上架至 AI 雲端託管平台 Replicate。開發者與創作者現在無需自行配置高規格 GPU 顯示卡，即可直接透過 Replicate 提供的雲端 API 快速將 SD 3.5 整合至自己的應用程式或工作流中，極大地降低了開發與部署的門檻。
Diffusers welcomes Stable Diffusion 3.5 Large★ 85
Hugging Face Blog588d agoReleaseHugging Face 的 Diffusers 程式庫已正式支援 Stability AI 最新推出的 Stable Diffusion 3.5 Large 模型。此模型擁有 80 億參數，在提示詞遵循度、圖像品質及多樣性上皆有顯著提升。開發者現在可以透過簡單的程式碼載入模型，並利用 CPU Offloading、bfloat16 及量化技術，在消費級 GPU 上順暢運行。
FLUX is fast and it's open source★ 72
Replicate Blog600d agoReleaseReplicate 平台上的 FLUX 模型現在運行速度顯著加快。官方不僅提升了推論效能，還將這些優化技術與程式碼完全開源，讓開發者可以深入了解其運作原理，並能在此基礎上進行二次開發與自定義部署。
FLUX1.1 [pro] is here★ 85
Replicate Blog607d agoReleaseBlack Forest Labs 發表全新圖像生成模型 FLUX.1.1 [pro]（代號 Blueberry）。該模型在速度上比前代快了 6 倍，同時提升了圖像品質、細節與提示詞遵循度。目前已在 Replicate 平台上架，每張圖像生成成本降至 0.04 美元，為開發者與創作者提供更高性價比的選擇。
Using synthetic training data to improve Flux finetunes★ 75
Replicate Blog620d agoTutorial微調 Black Forest Labs 的 Flux 模型雖然門檻低，但要達到頂尖效果仍需技巧。Replicate 官方分享了利用「合成數據」優充微調的技術，核心在於使用視覺語言模型（VLM）為訓練集自動生成極其詳盡的合成標籤（Synthetic Captions），以及利用 AI 生成多樣化圖像來擴充訓練集。這些方法能有效防止模型過擬合，並顯著提升 Flux 對複雜提示詞的理解與執行能力。
Fine-tune FLUX.1 with an API★ 75
Replicate Blog631d agoNew ToolReplicate 宣布支援透過其 HTTP API 微調 FLUX.1 [dev] 模型。開發者只需準備好訓練圖片並發送 API 請求，即可自動完成微調，並直接在 Replicate 上部署與運行專屬的客製化圖像生成模型。這項更新大幅簡化了自動化工作流與產品整合的難度，讓開發者能輕鬆將客製化 AI 繪圖功能嵌入自己的應用程式中。
Fine-tune FLUX.1 to create images of yourself★ 80
Replicate Blog641d agoTutorial本教學介紹如何利用 LoRA 技術微調 FLUX.1 [dev] 模型以生成個人專屬圖像。使用者只需準備 10 至 20 張不同角度與背景的個人照片並打包成 ZIP 檔，即可透過 Replicate 的 Web 介面或 API 進行訓練。訓練過程僅需約 20 分鐘、花費數美元，完成後即可使用自訂觸發詞生成各種風格的個人寫真。
Replicate Intelligence #12★ 75
Replicate Blog648d agoReleaseReplicate 發布第 12 期情報，重點介紹 FLUX.1 [dev] 的 LoRA 微調訓練功能正式上線，用戶能以極低成本訓練專屬圖像模型。同時，社群利用 Flux 生成的「帥氣祖克柏（Hot Zuck）」迷因引發熱潮，展現了極致的寫實度。此外，Replicate 作為開源 AI 部署首選平台，在知名播客 Lex Fridman 的節目中獲得高度關注。
Replicate Intelligence #11★ 75
Replicate Blog655d agoReleaseReplicate 發布第 11 期技術週報，重點介紹開源影像生成模型 FLUX.1 的微調方法，讓開發者能以低成本訓練專屬風格。同時探討了「生成式電子遊戲」的最新進展，展示 AI 如何即時生成遊戲畫面與互動內容。最後，文章展望了生成式 AI 結合 3D 技術，為未來元宇宙與虛擬空間帶來的全新創作範式。
Fine-tune FLUX.1 with your own images★ 80
Replicate Blog656d agoReleaseReplicate 宣布為熱門開源圖像生成模型 FLUX.1 推出微調（LoRA）支援。用戶現在可以透過 Replicate 的 API，僅需一行程式碼就能使用自己的圖片訓練專屬模型。這讓開發者與創作者能更輕易地在 FLUX.1 上實現特定人物、產品或藝術風格的客製化生成，大幅降低了商業應用的技術門檻。
Replicate Intelligence #10
Replicate Blog662d agoRelease本期 Replicate Intelligence 彙整了近期社群與技術進展。重點包括開源圖像生成模型 Flux 的最新開發動態、基於 AI 驅動的 Minecraft 遊戲機器人，以及由 Zeke 撰寫的 Streamlit 與 Replicate 整合實作指南（Cookbook），幫助開發者快速構建 AI 應用。
Replicate Intelligence #9★ 85
Replicate Blog669d agoReleaseReplicate Intelligence 第 9 期彙整了近期三大 AI 技術突破。首先是 Black Forest Labs 推出的開源影像生成模型 FLUX.1，其品質直逼 Midjourney v6；其次是 Meta 釋出的 SAM 2，將物件分割技術從靜態圖片延伸至動態影片；最後是 fast.ai 創辦人 Jeremy Howard 推出專為快速開發設計的全新 Python 網頁框架 FastHTML。
FLUX.1: First Impressions★ 85
Replicate Blog669d agoRelease由 Stable Diffusion 原班人馬創立的 Black Forest Labs 推出全新圖像生成模型家族 FLUX.1。該模型包含 Schnell、Dev 和 Pro 三個版本，在文字生成、複雜指令遵循以及人體細節上展現出驚人實力。Replicate 平台第一時間上架並進行深度實測，認為其美學風格與寫實度已能與 Midjourney v6 匹敵，為開源 AI 繪圖立下新標竿。
Run Stable Diffusion 3 on your Apple Silicon Mac
Replicate Blog714d agoTutorial本教學指導搭載 Apple Silicon（M 系列晶片）Mac 的使用者，如何利用 PyTorch 的 MPS（Metal Performance Shaders）硬體加速技術，在本地端部署並運行 Stable Diffusion 3 圖像生成模型。這讓開發者與創作者無需依賴雲端 API，即可在個人電腦上進行高效、隱私且免費的本地 AI 繪圖。
How to get the best results from Stable Diffusion 3★ 75
Replicate Blog714d agoTutorialStable Diffusion 3 (SD3) 引入了全新的架構與三種文字編碼器。本指南介紹如何透過自然語言描述（而非標籤堆疊）來獲得最佳圖像、如何精準渲染文字，以及如何調整 CFG 比例（建議 4.5-6.0）與步數等關鍵參數，幫助開發者與創作者在 Replicate 上發揮 SD3 的最大潛力。
Run Stable Diffusion 3 on your own machine with ComfyUI
Replicate Blog718d agoTutorialReplicate 發布了簡易教學，指導使用者如何在本地 GPU 設備上透過 ComfyUI 運行最新發布的 Stable Diffusion 3 (SD3)。讀者只需在終端機複製並貼上幾行指令，即可快速完成環境部署，開始體驗 SD3 的本地圖像生成能力。這對於想要避開雲端限制、進行本地客製化創作的設計師與開發者非常實用。
Push a custom version of Stable Diffusion 3★ 70
Replicate Blog718d agoNew ToolReplicate 宣布支援用戶部署自定義版本的 Stable Diffusion 3 (SD3)。開發者可以使用開源工具 Cog 將微調後的 SD3 模型、自定義權重（如 LoRA）打包，並上傳至 Replicate 平台。部署完成後，即可透過直觀的網頁介面進行測試，或利用生產級的 API 進行大規模圖像生成，大幅降低了雲端 GPU 部署、自動擴展與維護的門檻，非常適合新創團隊與獨立開發者快速將 AI 應用落地。
Run Stable Diffusion 3 with an API★ 70
Replicate Blog720d agoNew ToolStability AI 的最新文字生成圖像模型 Stable Diffusion 3 已正式上架雲端託管平台 Replicate。此版本模型在圖像生成品質、文字排版精準度、複雜提示詞理解能力以及資源運行效率上，皆比前代有顯著的提升。開發者現在可以透過 Replicate 提供的雲端 API，僅需編寫一行程式碼，就能輕鬆將其整合至應用程式中。
Launching the Artificial Analysis Text to Image Leaderboard & Arena★ 75
Hugging Face Blog726d agoNew ToolHugging Face 宣布與 Artificial Analysis 合作推出「文字生成圖片排行榜與競技場」（Text to Image Leaderboard & Arena）。該平台結合了類似 LMSYS 的人類盲測對決（Arena Elo 評分）以及客觀的效能指標（如生成速度與成本）。這為開發者與創作者提供了一個透明、標準化的基準，用以評估與比較市面上主流的開源與閉源圖像生成模型。
Replicate Intelligence #2★ 75
Replicate Blog732d agoCommentary本期 Replicate Intelligence 彙整了三大 AI 前沿進展：首先是 ByteDance 開源的 Hyper-SD 技術，實現了毫秒級的超快速圖像生成；其次是探討如 DIAMOND 等利用擴散模型構建的「世界模擬器」，展示了 AI 在虛擬環境模擬與強化學習中的潛力；最後深入分析了 AI 資料集複雜度，探討在數據漸趨飽和的當下，如何透過優化數據質量與結構來提升模型訓練效率。
Leonardo generates 4.5M images daily with Next.js and Vercel
Vercel Changelog806d agoBusiness知名 AI 繪圖平台 Leonardo.ai 分享其技術架構，透露如何透過 Next.js 與 Vercel 應對每日 450 萬張圖像生成的龐大流量。藉由 Vercel 的邊緣網路與 Serverless 部署，他們成功降低了全球使用者的載入延遲，並在極高流量下維持優異的網站效能與使用者體驗。
AI Watermarking 101: Tools and Techniques★ 75
Hugging Face Blog827d agoTutorial隨著 AI 生成內容爆發，如何識別「AI 製造」成為關鍵。Hugging Face 發布的這篇指南深入探討了 AI 水印技術，涵蓋文字生成（如透過調整 Token 機率分佈的綠名單機制）與影像生成（如 Stable Signature 等隱形潛在空間水印）。文章不僅介紹了現有的開源工具，也客觀分析了水印技術在對抗剪裁、改寫等攻擊時的魯棒性限制與未來挑戰。
SegMoE: Segmind Mixture of Diffusion Experts★ 75
Hugging Face Blog850d agoReleaseSegmind 發表 SegMoE 框架，借鑑 LLM 的混合專家（MoE）架構並將其應用於 Stable Diffusion 等擴散模型。該技術允許開發者將多個專門的 SDXL 專家模型合併為一個，並透過路由機制動態分配生成任務。此方法無需從頭訓練，即可結合不同風格模型的優勢，為影像生成帶來更高的靈活性與效率。
Accelerating SD Turbo and SDXL Turbo Inference with ONNX Runtime and Olive★ 75
Hugging Face Blog869d agoTutorialHugging Face 介紹了如何結合微軟的 ONNX Runtime (ORT) 與 Olive 優化工具，來加速 SD Turbo 和 SDXL Turbo 模型。透過 Olive 的硬體感知優化流程，開發者可以輕鬆將 PyTorch 模型轉換為 ONNX 格式，並進行 FP16 量化與算子融合。這套方案特別適合在 Windows (透過 DirectML) 或 NVIDIA GPU (透過 CUDA) 上部署，能顯著降低單步圖像生成的延遲，非常適合需要即時互動的應用場景。
LoRA training scripts of the world, unite!★ 75
Hugging Face Blog882d agoNew ToolHugging Face 於 Diffusers 推出全新的 SDXL LoRA 進階訓練腳本，旨在整合開源社群（如 Kohya）的各種訓練技巧。該腳本支援雙文字編碼器微調、Offset Noise、Min-SNR 權重及多解析度訓練，讓開發者與創作者能以更標準、高效的方式訓練出高品質的 SDXL LoRA 模型。
SDXL in 4 steps with Latent Consistency LoRAs★ 85
Hugging Face Blog936d agoReleaseHugging Face 與 LCM 團隊合作推出 LCM-LoRA，這是一種通用的低秩自適應（LoRA）蒸餾技術。它能將 SDXL 等擴散模型的推理步數縮減至 4 步，同時保持極佳的影像品質。最重要的是，它能直接套用於現有的任何 SDXL 微調模型與 LoRA，無需重新訓練，為即時圖像生成帶來突破。
Generate images in one second on your Mac using a latent consistency model
Replicate Blog951d agoTutorial本文為 Replicate 釋出的技術教學，指導讀者如何在 Apple Silicon (M1/M2) Mac 上本地運行 Latent Consistency Model (LCM)。LCM 透過大幅減少去噪步數（僅需 1-4 步），將原本需要數十秒的 Stable Diffusion 圖片生成時間縮短至一秒以內，非常適合需要即時反饋的創作者與開發者。