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MoMA是一款基于开源多模态大语言模型打造的个性化图像生成工具,核心定位为主题驱动的插件式图像生成适配框架。核心功能包括无需微调即可适配现有扩散模型、保留参考图像目标特征生成定制化图像、提升生成内容的提示词忠实度与细节表现。目标用户覆盖AI图像创作者、设计从业者、学术研究人员、内容运营人员等,可应用于定制化文创设计、概念效果图生成、多模态模型性能优化测试、个性化营销物料制作等场景,无需额外模型训练即可快速实现个性化图像生成需求。
访问MoMA官方网站,查看工具的适配模型列表与部署说明,确认自身使用的扩散模型是否在支持范围内,提前准备好对应的模型运行环境。
按照网站提供的配置文档,将MoMA插件接入你正在使用的扩散模型生成流程中,完成基础的参数配置与功能调试。
上传包含目标物体的参考图像,在工具界面输入你想要生成的图像对应的文本提示词,明确场景、风格等生成要求。
调整生成参数,包括图像尺寸、生成步数、特征保留强度等,确认参数后提交生成请求,等待图像生成完成。
预览生成的图像,若不符合需求可调整提示词或特征保留参数重新生成,导出符合要求的图像到本地使用。
看完教程,直接上手试试
访问 MoMA 官网