A Stable Diffusion szöveges leírásból képeket készítő képgeneráló modellek családja. Az első verziót 2022-ben adták ki, a Stability AI vezetésével, kutatási partnerekkel együtt fejlesztve. Technikailag látens diffúziós modell, amely fokozatosan alakítja képpé a képzajt. Mivel a modell súlyai nyilvánosak, helyben futtatható és testre szabható; az újabb verziók kereskedelmi felhasználását a Stability AI saját licence szabályozza (2026. októberi állapot szerint).
Ügynökök, munkafolyamatok és sablonok egyetlen munkaterületen – ingyenes, 24 órás demó.
Demó indításaA DALL-E az OpenAI képgeneráló modellsorozata, amely szöveges leírásból hoz létre képeket. Az első változat 2021-ben jelent meg; a DALL-E 3-at 2023-ban integrálták a ChatGPT-be, és ezzel a szövegből képet készítő technológia széles közönség számára elérhetővé vált. Az OpenAI azóta a DALL-E-t a GPT Image sorozat újabb képmodelljeivel váltotta fel; a DALL-E 2 és 3 API-hozzáférése 2026 májusában megszűnt (2026. októberi állapot szerint).
A Flux szöveges leírásból képeket előállító és szerkesztő MI-modellek családja. A németországi Freiburg im Breisgauban működő Black Forest Labs fejleszti. Az első generáció 2024 augusztusában jelent meg, a FLUX.2 2025 novemberében, a képek szöveges utasítással történő szerkesztésére szolgáló változatokkal együtt. Egyes verziók nyílt súlyokkal érhetők el, részben kizárólag nem kereskedelmi célra, mások pedig kizárólag API-n keresztül kaphatók (2026. októberi állapot szerint).
A seed egy képgeneráló modell véletlenszám-generátorának kezdőszáma. A diffúziós modellek véletlen képzajból indulnak, amelyből fokozatosan kibontakozik a kép; a seed határozza meg, milyen ez a kezdeti zaj. Azonos seed, prompt és beállítások mellett egy kép ugyanabban a modellben nagyrészt reprodukálható. Ez segít, ha a promptban csak egy részletet akarunk megváltoztatni, vagy később újra elő akarunk állítani egy sikeres képváltozatot.
A generatív MI olyan MI-rendszereket jelent, amelyek új tartalmat – szöveget, képet, hangot, videót vagy programkódot – hoznak létre, ahelyett hogy csupán meglévő adatokat rendeznének vagy értékelnének. Olyan modelleken alapulnak, amelyek nagy adatmennyiségből tanulnak meg mintázatokat, és ezek segítségével hihető új kimeneteket állítanak elő. Az üzleti életben például e-mailek, összefoglalók, termékleírások vagy képötletek megfogalmazására használják. Az eredmények hibákat tartalmazhatnak, ezért felhasználás előtt ellenőrizni kell őket.
