Leonardo AI 是一个基于人工智能的 图像与视频生成平台，旨在帮助用户通过自然语言提示（Prompt）或图像输入生成高质量视觉内容。它不仅可以生成图像，还支持以图生图、图像编辑、模型训练等功能，是一个面向艺术创作、设计与内容生产的综合平台。
特点包括：
✅ 文本生成图像（Text-to-Image）
✅ 图像到图像编辑（Image-to-Image）
✅ 多种视觉风格和预设模型
✅ 可训练自定义模型以保持统一风格
✅ 支持视频与 3D 纹理生成（高级付费功能）
✅ 社区分享、Prompt 模板与协同创作机制
通过输入自然语言 Prompt，Leonardo 能生成各种风格的高质量图像，例如：
它支持细节控制，例如：
🔥 风格预设
🔥 高级参数调整
🔥 负面提示（避免不想要的视觉元素）
🔥 图像编辑（如去背景、扩展边缘等）
Leonardo 配有内置 AI Canvas 编辑器，可以：
✨ 根据现有图像延伸创意
✨ 修补生成结果（In-painting）
✨ 扩展画面（Out-painting）
✨ 精细调整细节（Color / Composition）
这对于设计师进行二次创作非常有用。
用户可以上传自己的图像数据（通常 10–20 张）来训练一个 专属模型，让生成结果更接近一致的视觉风格，如：
💠 品牌风格
💠 插画风格
💠 产品设计风格
这对于需保持统一视觉的场景非常实用。
Leonardo 提供 面向开发者的 API，便于将其集成到 Web 应用、SaaS 平台或自动化流程中。开发者可以用 API：
✔ 图像生成
✔ 图像放大/细节控制
✔ 按不同模型生成不同输出
✔ 使用训练好的自定义模型
这是支持你未来把它接入 WordPress / 10Web 的关键。虽然 API 文档可能需要联系官方才可获得完整权限，但基本接入是可行的。
普通用户可以直接在 Leonardo 平台上创建图像：
| 方案 | 特点 | |
|---|---|---|
| Free 免费方案 | 每天有固定免费 Token 用于图像生成（例如 ~150 Tokens） | |
| Apprentice 初级付费 | 月费约 $10-$12，更多 Token & 私有生成 | |
| Artisan 高级 | 月费约 $24-$30，增加高质量生成和编辑工具 | |
| Maestro 专业 | 月费约 $48-$60，更多资源、并可能支持视频和 3D | |
| 团队/Enterprise | 面向团队协作、共享资源、高级项目使用 |
Leonardo 也提供面向开发者/企业的 API 计划：
| API 计划 | 主要特点 | |
|---|---|---|
| API Basic ~$9/月 | 约 3,500 API Credits，用于基础生成 | |
| API Standard ~$49/月 | 约 25,000 Credits，更高使用限额 | |
| API Pro ~$299/月 | 约 200,000 Credits，适合大规模生成 | |
| API Custom | 可定制定额与功能，用于企业需求 |
⚡ API Credits 是消耗单位，与生成图像的复杂度/尺寸相关，可以用来生成多种效果的图像。
💡 创意与品牌设计
为网站、宣传图、海报、Logo 等生成视觉草稿。
💡 游戏与媒体资产创作
快速生成角色、场景、纹理、3D 素材灵感图。
💡 内容制作与社交媒体视觉内容
为短视频、社媒帖子快速生成高质量图像或视频片段。
💡 模型训练与定制风格化输出
训练自己的模型以保持品牌或产品视觉统一。
✨ 输出效果视觉品质高（设计感强）
✨ 多种风格与预设可选
✨ 支持模板、训练和高级编辑
✨ API 可集成到其他平台
✨ 社区活跃，有共享灵感与 Prompt
⚡ API 比较新，部分接口在早期阶段可能需要正式申请才能启用。
⚡ 生成一致性与高控制输出可能比特定风格定制的模型略逊一筹（取决于 Prompt 设计与模型选择）。
⚡ 对平台级大规模调用的成本和 Token 管理需要策略性安排。
Leonardo AI 是一个强大的 AI 图像与视频生成平台，适用于从个人创作到团队协作、从 UX/视觉设计到产品原型生成等多类场景。它与其他图像生成 API 比较：
✔ 视觉效果“设计感强”
✔ 支持自定义模型训练
✔ 支持 API 集成
✔ 可通过 subscription 或 API 扩展到商业项目
1 个月前
AI图片生成集成指南：从API到SDK的完整实现路径 在腾讯EdgeOne Pages模版详情页面点击“Deploy”按钮，填写必要的API密钥，点击“开始部署”——短短几分钟内，一个完整的AI图片生成应用就这样上线了。 随着人工智能技术的快速发展，AI图片生成功能已成为现代应用中不可或缺的一部分。无论是内容创作、产品设计还是营销素材制作，AI图片生成技术都能提供高效、创新的解决方案。 对于开发者而言，如何将这项能力快速、安全地集成到自己的应用中，成为了一个值得深入探讨的课题。 01 理解两种集成路径 原生API调用和AI SDK封装调用是当前将AI图片生成能力集成到应用中的两种主要技术路径，每种路径都有其独特的优势和应用场景。 原生API调用提供了精细控制和高度灵活性，开发者可以直接与底层API交互，定制化程度高。AI SDK则通过统一接口简化了开发流程，实现了多厂商模型的轻松切换。 以EdgeOne Pages为例，这两种集成方式都有对应的模版：ai-image-generator-starter用于原生接口调用，而ai-sdk-image-generator-starter则适用于AI SDK封装调用。 在开始集成之前，开发者需要根据自身需求选择合适的技术路径。对于追求控制和定制化的项目，原生API调用是更好的选择；而对于希望快速上线并支持多种模型的项目，AI SDK封装调用则更为合适。 02 快速入门：环境准备与部署 要实现AI图片生成功能，首先需要申请API Key。主流AI图片生成提供商的API Key获取地址包括： Hugging Face：huggingface.co/settings/tokens OpenAI：platform.openai.com/api-keys Replicate：replicate.com/account/api-tokens Fal：fal.ai/dashboard/keys Nebius：nebius.com/console 部署过程简单直观。以ai-sdk-image-generator-starter模版为例，在模版详情页面点击“Deploy”按钮，系统将跳转到EdgeOne Pages控制台。 在部署界面，开发者需要配置环境变量，这些配置项对应不同AI图片生成服务的API Key。不同模版会呈现不同的配置项列表，但必须确保至少有一个API Key配置正确且可用。 完成配置后点击“start deployment”按钮，项目就会开始自动部署。部署成功后，GitHub帐户下会生成一个与模版相同的项目，开发者可以通过git clone命令将其下载到本地进行进一步的开发和定制。 03 原生API调用详解 原生API调用方式让开发者能够精细控制每一个请求细节。在这一模式下，图片生成的基本流程是：前端发送生图参数到边缘函数，边缘函数调用AI模型API，最后将生成的图片返回给前端显示。 在前端部分，用户需要配置可用的AI模型列表。以src/pages/index.tsx文件中的核心代码为例： const res = await fetch("/v1/generate", { method: "POST", headers: { "Content-Type": "application/json", }, body: JSON.stringify({ image: `${prompt} (${modelInfo.name} style)`, platform: platform.id, model: modelInfo.value || selectedModel, }), }); 边缘函数的处理逻辑位于functions/v1/generate/index.js文件中。函数首先接收前端传递的参数，然后检查对应平台的环境变量是否配置正确。 const validateToken = (platform) => { const tokens = { nebius: env.NEBIUS_TOKEN, huggingface: env.HF_TOKEN, replicate: env.REPLICATE_TOKEN, openai: env.OPENAI_API_KEY, fal: env.FAL_KEY, }; if (!tokens[platform]) { throw new Error( `${platform} API token is not configured. Please check your environment variables.` ); } }; 这种通过env访问环境变量的方式，有效防止了API密钥在代码中明文暴露，提高了应用的安全性。敏感信息存储在环境变量中，而非硬编码在源代码里。 环境变量检查完成后，函数会直接请求对应平台的图片生成模型API。以HuggingFace为例，其标准API请求核心代码如下： const response = await PROVIDERS.fetch(url, { headers: { Authorization: `Bearer ${token}`, "Content-Type": "application/json", }, method: "POST", body: JSON.stringify(data), }); EdgeOne Pages的AI图片生成模版已经支持了多种主流模型，包括HuggingFace、OpenAI、Replicate、Fal、Nebius等。生成图片后，函数将结果返回给前端，模版项目内已经内置了图片显示的完整逻辑。 04 AI SDK封装调用解析 与原生API调用方式相比，AI SDK封装调用通过统一接口简化了开发流程。它允许开发者使用相同的代码结构调用不同厂商的AI图片模型，显著提高了开发效率和多模型切换的便利性。 在AI SDK方式下，前端通过/api/generate接口发送请求： const response = await fetch(apiUrl, { method: "POST", headers: { "Content-Type": "application/json", }, body: JSON.stringify({ prompt, model, size, }), }); 这里需要注意的是，size参数需要提前设置，因为不同的模型支持的尺寸列表可能不一致。 例如，DALL-E 3支持“1024x1024”、“1024x1792”、“1792x1024”等尺寸，而Stable Diffusion可能支持“512x512”、“768x768”等不同规格。 EdgeOne Pages的AI SDK图片生成模版已经梳理了AI SDK支持模型对应的尺寸列表，相关配置位于components/modelSizeMapping.ts文件中。开发者可以直接使用这些预配置的尺寸映射，无需手动处理不同模型的尺寸兼容性问题。 AI SDK同样避免了密钥泄漏风险。函数在调用AI图片模型时，使用AI SDK暴露的experimental_generateImage对象来统一生成图片内容，密钥的获取由experimental_generateImage在内部自动处理。 const imageResult = await experimental_generateImage({ model: imageModel, prompt: prompt, size: size, // Use frontend-provided size }); 调用experimental_generateImage后，只需要读取函数返回的标准格式内容即可： const imageUrl = `data:image/png;base64,${imageResult.image.base64}`; return new Response( JSON.stringify({ images: [ { url: imageUrl, base64: imageResult.image.base64, }, ], }) ); 05 本地调试与持续集成 开发者在下载项目到本地后，可能需要进行本地开发、调试或预览。为了简化本地环境配置，EdgeOne提供了专门的CLI工具。 使用EdgeOne CLI需要先安装并登录，具体步骤可以参考EdgeOne CLI的文档介绍。在安装和登录后，开发者可以在本地项目下执行edgeone pages link命令，将项目与EdgeOne Pages控制台的项目进行关联。 执行该命令后，系统会提示输入EdgeOne Pages的项目名，即上文部署的模版项目的项目名称。输入项目名后，EdgeOne Pages控制台的环境变量会自动同步到本地。 关联成功后，本地项目根目录下会生成.env文件，包含所有已配置的环境变量列表。关联后，可以执行edgeone pages dev命令来进行本地部署，部署后可以在localhost:8088进行访问。 对于代码的自定义修改，开发者可以直接通过git提交项目到GitHub。EdgeOne Pages会检测GitHub的提交记录并自动进行重新部署，实现真正的持续集成与持续部署。 部署完成后，控制台会显示部署状态和预览界面，开发者可以立即验证功能是否正常工作。 AI图片生成集成后的应用界面，简洁直观。模板提供了开箱即用的用户界面，用户可以直接输入提示词、选择模型和调整参数，生成结果会即时显示在右侧区域。 在本地测试过程中，如果对生成效果或性能有特定要求，开发者可以灵活切换不同的AI模型提供商。不同的模型在风格表现、细节处理等方面各有特色，有些专注于写实风格，有些擅长艺术创作，实际测试是找到最适合项目的关键一步。 （ 文章来源：Tencent Cloud ）
7 个月前
2024年8月，德国黑森林AI实验室(Black Forest Labs)正式从隐身模式走向公众视野，发布了备受瞩目的FLUX.1模型套件。这套模型在各个方面都达到了新的行业标准，迅速在AI图像生成领域掀起波澜。FLUX.1模型在用户评价中超越了Midjourney和OpenAI的DALL-E，在Hugging Face平台上的下载量占据榜首。 黑森林AI实验室在今年五月份推出的名为“Kontext”的AI模型系列，不仅能生成图像，还能在图像生成之后进行复杂的编辑。这种双重能力让Kontext在拥挤的AI视觉模型市场中脱颖而出，与市面上的DALL·E或Stable Diffusion不同，Kontext在统一架构中同时训练图像生成和编辑任务，实现更准确的图像理解与上下文编辑能力。 .
11 个月前
Adobe 最近推出了全新的 AI 视频生成工具 Firefly Video Model，这一工具旨在通过人工智能技术帮助用户快速生成高质量的视频内容。以下是关于该工具的主要功能和特点： 1. 核心功能 Firefly Video Model 提供了两大核心功能： 文本到视频：用户只需输入文本描述，即可生成最长 5 秒的 1080p 高清视频。例如，输入“日落时分的雪林驯鹿特写”，工具会生成相应的动态画面。 图像到视频：用户可以通过上传静态图像，将其转换为动态视频，进一步增强视觉表现力。 2. 高级控制选项 用户可以通过调整摄像机角度、运动轨迹、拍摄距离等参数，精细控制视频的生成效果。此外，还支持选择垂直或水平宽高比，以适应不同平台的发布需求。 3. 集成与兼容性 Firefly Video Model 已与 Adobe 的 Creative Cloud 生态系统深度集成，特别是与 Premiere Pro 和 Photoshop 等专业软件无缝衔接。用户可以在不同应用程序中轻松编辑和优化 AI 生成的视频内容。 4. 商业安全性 Adobe 强调，Firefly Video Model 生成的视频内容基于公共领域和授权数据进行训练，因此可用于商业用途，且不存在版权风险。这一点对于专业创作者和商业用户尤为重要。 5. 订阅计划 Adobe 推出了两种订阅计划： Firefly Standard：每月 9.99 美元，提供 2000 个视频/音频积分，最多可生成 20 个 5 秒 1080p 视频。 Firefly Pro：每月 29.99 美元，提供 7000 个积分，最多可生成 70 个 5 秒 1080p 视频。 6. 未来发展方向 Adobe 计划在未来推出更快的“构思模式”，支持低分辨率视频和 4K 高分辨率视频，进一步提升用户体验。 7. 市场竞争 Firefly Video Model 的推出使 Adobe 直接与 OpenAI 的 Sora、谷歌的 Veo 等竞争对手展开竞争。尽管在视频时长和生成速度上仍有提升空间，但其与 Adobe 生态系统的深度集成和商业安全性使其在市场中具有独特优势。 总结 Adobe 的 Firefly Video Model 是一款功能强大且易于使用的 AI 视频生成工具，适合从普通用户到专业创作者的广泛群体。它不仅简化了视频创作流程，还通过高级控制和商业安全性为用户提供了更多可能性。如果你对视频创作感兴趣，不妨尝试这一工具，开启你的创意之旅！
1 年前
Shadcn/ui 是一个功能强大的 UI 组件库，结合文本提示和图像生成来创建 UI 可以为用户带来独特的设计体验。
1 年前
DALL·E 2可以根据文本生成图像以及对现有图像进行编辑等。DALL·E 3相比DALL·E 2在生成的图像质量、对提示词的理解、上下文理解、处理复杂任务等方面有提升。
1 年前
7月2日凌晨，生成式AI平台Runway在官网宣布，其文生视频模型Gen-3 Alpha向所有用户开放使用。
1 年前
InVideo 是一款适合任何技能水平用户的完美 AI 视频创建器和编辑器。借助现成的模板，可快速轻松地自定义视频。
Minimax（海螺AI）已由大模型名Minimax替换原海螺AI。现海螺AI为Minimax视频生成产品名。
海螺AI