FLUX.1 – Stable Diffusion創始團隊推出的開源AI圖像生成模型

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FLUX.1是什麼

FLUX.1是由Stable Diffusion創始團隊推出的開源AI圖像生成模型，擁有12B參數，是迄今爲止最大的文生圖模型。包含三種變體：頂級性能的FLUX.1 [pro]、開源非商業用途的FLUX.1 [dev] 和快速高效的FLUX.1 [schnell]。FLUX.1以卓越的圖像質量、高度逼真的人體解剖學表現和先進的提示詞遵循能力脫穎而出，爲AI圖像生成設定了新的行業標準。

FLUX.1的功能特色

大規模參數：擁有12B（120億）參數，是迄今爲止最大的開源文本到圖像模型之一。
多模態架構：基於多模態和並行擴散Transformer塊的混合架構，提供強大的圖像生成能力。
高性能變體：提供三種不同性能和用途的模型變體，包括專業版（FLUX.1 [pro]）、開發版（FLUX.1 [dev]）和快速版（FLUX.1 [schnell]）。
圖像質量：在視覺質量、提示詞遵循、大小/縱橫比可變性、字體和輸出多樣性等方面超越了其他流行的模型。
開源和可訪問性：部分模型變體如FLUX.1 [dev]和FLUX.1 [schnell]是開源的，易於研究和非商業應用。
技術創新：引入了流匹配訓練方法、旋轉位置嵌入和並行注意力層，提高了模型性能和硬件效率。

FLUX.1 – Stable Diffusion創始團隊推出的開源AI圖像生成模型

FLUX.1的技術原理

多模態架構：FLUX.1採用了多模態架構，這意味着模型能夠同時處理和理解多種類型的數據，如文本和圖像，從而更好地捕捉不同數據間的關聯性。
並行擴散Transformer塊：模型利用並行擴散Transformer結構，這是一種先進的神經網絡組件，能夠高效地處理序列數據，增強模型對信息的編碼和解碼能力。
流匹配訓練方法：FLUX.1通過流匹配方法改進了傳統的擴散模型。這種方法是一種通用的訓練生成模型的技術，能夠簡化訓練過程並提高模型的生成質量。
旋轉位置嵌入：模型引入了旋轉位置嵌入技術，這是一種特殊的編碼方式，可以增強模型對圖像中不同位置特徵的識別能力，從而提升圖像的細節表現。
並行注意力層：通過並行注意力機制，模型能夠同時關注輸入序列中的多個部分，這有助於捕捉長距離依賴關係並提高生成圖像的準確性。

FLUX.1的項目地址

項目官網：https://blackforestlabs.ai/#get-flux
在線Demo：https://replicate.com/black-forest-labs/flux-pro
GitHub倉庫：https://github.com/black-forest-labs/flux
HuggingFace模型庫：https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-schnell

如何使用FLUX.1

選擇合適的模型變體：
- FLUX.1 [pro]：適合需要頂級性能的商業應用，通常通過API訪問。
- FLUX.1 [dev]：適用於非商業用途，是一個開源的、經過指導蒸餾的模型，可以在HuggingFace上獲取權重。
- FLUX.1 [schnell]：適合本地開發和個人使用，是最快的模型，同樣在HuggingFace上可以獲取。
設置環境：如果是本地部署，需要設置Python環境並安裝必要的依賴庫。
安裝FLUX.1：可以通過Git克隆官方GitHub倉庫到本地環境，並按照指南安裝所需的Python包。
使用API：對於FLUX.1 [pro]，需要註冊並獲取API密鑰來訪問模型。
編寫代碼：根據官方文檔或示例代碼，編寫腳本來與模型交互，生成圖像。
生成圖像：使用模型提供的接口，輸入文本提示（prompt），模型將根據文本生成圖像。

下面是一個簡單的使用示例，假設您已經設置了環境並安裝了必要的依賴：

# 克隆FLUX.1 GitHub倉庫
git clone https://github.com/black-forest-labs/flux

# 進入倉庫目錄
cd flux

# 創建並激活Python虛擬環境
python3.10 -m venv .venv
source .venv/bin/activate

# 安裝依賴
pip install -e '.[all]'

# 根據需要設置環境變量，例如指定模型權重路徑
export FLUX_SCHNELL=path_to_flux_schnell_sft_file

# 使用提供的腳本進行圖像生成
python -m flux --name 'FLUX.1 [schnell]' --loop