阿里云通义团队开源的多模态大模型系列，能同时理解图像和文本，用于视觉问答、图文推理等视觉语言任务。

本地跑和训练大模型、扩散模型的图形界面，支持 GGUF、MLX 及 Qwen、DeepSeek、Gemma、FLUX 等主流模型，省去命令行配置的麻烦。

基于 PyTorch 的扩散模型工具箱，统一加载和训练 Stable Diffusion、FLUX 等模型，做图像、视频、音频生成。

高性能大模型与多模态模型推理服务框架，通过优化注意力机制和调度策略提升吞吐与延迟表现，支持 Llama、DeepSeek、MoE 等主流模型部署。

把 Qwen-Image-2.1 的文生图和多图编辑提示词按阿里官方规范自动改写优化，让 AI Agent 出图更准。

为 ComfyUI 提供 MiniMax H3 文生图、参考图编辑和 Qwen 细节精修的节点与实测工作流，开箱即用。

可自托管的个人 AI 第二大脑，能从网页和本地文档中检索答案，支持自定义智能体、定时自动化和深度研究，兼容多种在线或本地大模型。

一套统一接口搞定 100+ 大语言模型和多模态模型的微调，支持 LoRA 等高效训练方式，省去为每个模型单独写训练脚本的麻烦。

一套可直接在 Colab 跑的计算机视觉教程合集，覆盖 ResNet 到 RF-DETR、YOLO11、SAM 3、Qwen3-VL 等模型，帮你快速上手训练、微调与推理。

在 Apple Silicon 上用 MLX 原生跑 FLUX、Qwen-Image 等前沿图像与视频生成模型，省去 PyTorch 依赖，让 Mac 本地出图更顺畅。

轻量级图像与视频生成推理框架，支持 Wan、Hunyuan、LTX 等主流视频模型及自回归扩散模型，降低多模态生成模型的部署与推理门槛。

一站式微调多模态模型的工具，支持 PaliGemma 2、Florence-2、Qwen2.5-VL 等，覆盖图像描述、目标检测和视觉问答任务，省去手写训练脚本的麻烦。

面向扩散模型和全模态模型的多模态强化学习训练框架，支持 GRPO、流匹配和 vLLM 推理，用来做图像生成与多模态模型的 RLHF 训练。

开源的多图编辑扩散模型，支持同时处理多张输入图像进行编辑与生成，适合需要批量或组合式图像编辑的场景。

面向 Mac 和 NVIDIA DGX Spark 的 AI 电影制作工作室，按剧组流程规划分镜，并用 Qwen-Image、FLUX、MiniMax 等模型生成带声音的画面与视频。

Ovis 是一种多模态大语言模型架构，通过结构对齐视觉与文本嵌入，让模型能同时理解图像和文字，适合做视觉问答、图文对话等任务。

一站式 LoRA 与微调工作室，支持 Klein 9B、Qwen Image 2.1、Z-Image Turbo 等图像、视频、音乐模型，可训练、微调、分析、修复并提取 LoRA/LoKR。

飞桨多模态大模型开发套件，覆盖图文理解、生成到扩散模型的全流程，提供预训练模型与高性能训练推理工具。

把 Qwen3-VL、Florence-2、InternVL 等视觉语言模型接进 ComfyUI 的节点包，顺带支持开放词表检测、SAM 分割、视频时序推理和 GGUF 量化加载。

一堆可直接在 Google Colab 上跑的生成式 AI 笔记本，覆盖 ComfyUI 工作流、Flux Kontext、混元、LTX 视频等图生图与图生视频玩法，省去自己配环境。

本地运行的 AI 生产力工具，内置 ChatGPT、DeepSeek、Qwen 等模型，可一键批量处理图片、视频和音频，兼顾隐私与数据安全。

本地一站式 LoRA 训练工作台，从单张照片或大批图片构建角色、风格、概念数据集，自动打标并用 ai-toolkit 训练，支持多模型 checkpoint 对比。

阿里云百炼官方命令行工具，把模型调用、搜索、多模态和工作流封装成结构化工具调用，方便 AI Agent 框架直接接入。

把提示词生成可编辑、可验证的 HTML/CSS 信息图，用图像生成器提供审美指导，通过解耦跨模态奖励的强化学习让代码更美观。

一条命令把 NVIDIA DGX Spark 或任意 GB10 机器（华硕、戴尔、惠普等）变成私有 AI 服务器，内置实测模型通道、OpenAI/Anthropic 兼容 API 和本地控制台。

一次前向推理即可对屏幕、图片、视频和文本的带类型问题给出校准置信度答案的多模态决策模型，适合做 GUI Agent 的快速判断层。

收集整理 Qwen 系列模型的优质提示词大全，覆盖文生图、文生视频等场景，可直接参考或贡献自己的提示词。

从零基础到 CV、NLP、LLM 项目实战再到 ONNX/TensorRT 工程化部署的 PyTorch 中文教程，配套 Jupyter Notebook 边学边练。