需求人群:
"目标受众为图像编辑者、设计师、研究人员和开发者,FLUX.1 Tools提供的功能可以帮助他们实现更精确的图像编辑和创作,提高工作效率,并探索新的图像生成和编辑技术。"
使用场景示例:
设计师使用FLUX.1 Fill进行图像修复,快速去除图像中的不需要元素。
研究人员利用FLUX.1 Depth进行深度感知的图像编辑,以保持图像核心结构。
开发者通过FLUX.1 Redux实现图像变化和重构,创造新的图像风格。
产品特色:
FLUX.1 Fill:提供最先进的图像修复和扩展模型,允许根据文本描述和二进制掩码编辑和扩展真实和生成的图像。
FLUX.1 Depth:基于输入图像和文本提示提取的深度图进行结构化引导的模型。
FLUX.1 Canny:基于输入图像和文本提示提取的Canny边缘进行结构化引导的模型。
FLUX.1 Redux:允许混合和重构输入图像和文本提示的适配器。
FLUX.1 [pro] Ultra:支持通过图像加提示的方式进行图像重构,创造高质量的4百万像素输出,具有灵活的宽高比。
使用教程:
1. 访问Black Forest Labs官方网站并注册账户。
2. 根据需要选择FLUX.1 Tools中的相应模型。
3. 如果是FLUX.1 [dev]版本,可以在Hugging Face上下载模型权重,并在GitHub上获取推理代码。
4. 如果需要更高级的功能,可以通过BFL API使用FLUX.1 [pro]版本。
5. 根据提供的文档和指南,配置和运行所选模型。
6. 使用模型进行图像编辑和创作,如修复、扩展、结构化引导等。
7. 根据需要调整文本提示和图像输入,以达到预期的编辑效果。
8. 分享或保存编辑后的图像。
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先进的文本到图像模型工具套件
FLUX.1 Tools是Black Forest Labs推出的一套模型工具,旨在为基于文本的图像生成模型FLUX.1增加控制和可操作性,使得对真实和生成的图像进行修改和再创造成为可能。该工具套件包含四个不同的特性,以开放访问模型的形式在FLUX.1 [dev]模型系列中提供,并作为BFL API的补充,支持FLUX.1 [pro]。FLUX.1 Tools的主要优点包括先进的图像修复和扩展能力、结构化引导、图像变化和重构等,这些功能对于图像编辑和创作领域具有重要意义。
基于文本提示修订图像的大型扩散模型
SeedEdit是Doubao Team推出的大型扩散模型,用于根据任何文本提示修订图像。它通过逐步将图像生成器与强大的图像编辑器对齐,实现了图像重建和图像再生之间的最佳平衡。SeedEdit能够实现高审美/分辨率图像的零样本稳定编辑,并支持图像的连续修订。该技术的重要性在于其能够解决图像编辑问题中成对图像数据稀缺的核心难题,通过将文本到图像(T2I)生成模型视为弱编辑模型,并通过生成带有新提示的新图像来实现“编辑”,然后将其蒸馏并与之对齐到图像条件编辑模型中。
最先进的图像生成模型
FLUX1.1 [pro] 是 Black Forest Labs 发布的最新图像生成模型,它在速度和图像质量上都有显著提升。该模型提供六倍于前代的速度,同时改善了图像质量、提示遵循度和多样性。FLUX1.1 [pro] 还提供了更高级的定制化选项,以及更优的性价比,适合需要高效、高质量图像生成的开发者和企业。
用于精细文本控制图像生成的空间对齐文本注入
FineControlNet是一个基于Pytorch的官方实现,用于生成可通过空间对齐的文本控制输入(如2D人体姿势)和实例特定的文本描述来控制图像实例的形状和纹理的图像。它可以使用从简单的线条画作为空间输入,到复杂的人体姿势。FineControlNet确保了实例和环境之间自然的交互和视觉协调,同时获得了Stable Diffusion的质量和泛化能力,但具有更多的控制能力。
实时文本转图像生成模型
SDXL Turbo是一种实时文本到图像模型,基于一种名为对抗扩散蒸馏(ADD)的新蒸馏技术。该模型能够在单步内合成图像输出,并在维持高采样保真度的同时实现实时文本到图像输出。SDXL Turbo还提供了主要改进,包括推理速度的显著提高。
基于FLUX.1-dev模型的IP-Adapter,实现图像工作如文本般灵活。
FLUX.1-dev-IP-Adapter是一个基于FLUX.1-dev模型的IP-Adapter,由InstantX Team研发。该模型能够将图像工作处理得像文本一样灵活,使得图像生成和编辑更加高效和直观。它支持图像参考,但不适用于细粒度的风格转换或角色一致性。模型在10M开源数据集上训练,使用128的批量大小和80K的训练步骤。该模型在图像生成领域具有创新性,能够提供多样化的图像生成解决方案,但可能存在风格或概念覆盖不足的问题。
从单张图片创建可控3D和4D场景的视频扩散模型
DimensionX是一个基于视频扩散模型的3D和4D场景生成技术,它能够从单张图片中创建出具有可控视角和动态变化的三维和四维场景。这项技术的主要优点包括高度的灵活性和逼真度,能够根据用户提供的提示词生成各种风格和主题的场景。DimensionX的背景信息显示,它是由一群研究人员共同开发的,旨在推动图像生成技术的发展。目前,该技术是免费提供给研究和开发社区使用的。
基于文本生成服装图像的AI模型
FLUX.1-dev LoRA Outfit Generator是一个文本到图像的AI模型,能够根据用户详细描述的颜色、图案、合身度、风格、材质和类型来生成服装。该模型使用了H&M Fashion Captions Dataset数据集进行训练,并基于Ostris的AI Toolkit进行开发。它的重要性在于能够辅助设计师快速实现设计想法,加速服装行业的创新和生产流程。
训练无关的区域提示扩散变换器模型
Regional-Prompting-FLUX是一种训练无关的区域提示扩散变换器模型,它能够在无需训练的情况下,为扩散变换器(如FLUX)提供细粒度的组合文本到图像生成能力。该模型不仅效果显著,而且与LoRA和ControlNet高度兼容,能够在保持高速度的同时减少GPU内存的使用。
基于人工智能的图像生成模型
Stable Diffusion 3.5 Medium 是由 Stability AI 提供的一款基于人工智能的图像生成模型,它能够根据文本描述生成高质量的图像。这项技术的重要性在于它能够极大地推动创意产业的发展,如游戏设计、广告、艺术创作等领域。Stable Diffusion 3.5 Medium 以其高效的图像生成能力、易用性和较低的资源消耗而受到用户的青睐。目前,该模型在 Hugging Face 平台上以免费试用的形式提供给用户。
基于文本生成图像的多模态扩散变换器模型
Stable Diffusion 3.5 Medium是一个基于文本到图像的生成模型,由Stability AI开发,具有改进的图像质量、排版、复杂提示理解和资源效率。该模型使用了三个固定的预训练文本编码器,通过QK-规范化提高训练稳定性,并在前12个变换层中引入双注意力块。它在多分辨率图像生成、一致性和各种文本到图像任务的适应性方面表现出色。
高效能的文本到图像生成模型
Stable Diffusion 3.5 Large Turbo 是一个基于文本生成图像的多模态扩散变换器(MMDiT)模型,采用了对抗性扩散蒸馏(ADD)技术,提高了图像质量、排版、复杂提示理解和资源效率,特别注重减少推理步骤。该模型在生成图像方面表现出色,能够理解和生成复杂的文本提示,适用于多种图像生成场景。它在Hugging Face平台上发布,遵循Stability Community License,适合研究、非商业用途以及年收入少于100万美元的组织或个人免费使用。
高性能的文本到图像生成模型
Stable Diffusion 3.5 Large 是一个基于文本生成图像的多模态扩散变换器(MMDiT)模型,由 Stability AI 开发。该模型在图像质量、排版、复杂提示理解和资源效率方面都有显著提升。它使用三个固定的预训练文本编码器,并通过 QK 归一化技术提高训练稳定性。此外,该模型在训练数据和策略上使用了包括合成数据和过滤后的公开可用数据。Stable Diffusion 3.5 Large 模型在遵守社区许可协议的前提下,可以免费用于研究、非商业用途,以及年收入少于100万美元的组织或个人的商业用途。
轻量级推理模型,用于生成高质量图像
Stable Diffusion 3.5是一个用于简单推理的轻量级模型,它包含了文本编码器、VAE解码器和核心MM-DiT技术。该模型旨在帮助合作伙伴组织实现SD3.5,并且可以用于生成高质量的图像。它的重要性在于其高效的推理能力和对资源的低要求,使得广泛的用户群体能够使用和享受生成图像的乐趣。该模型遵循Stability AI Community License Agreement,并且可以免费使用。
基于文本生成高质量图像的AI模型
SD3.5-LoRA-Linear-Red-Light是一个基于文本到图像生成的AI模型,通过使用LoRA(Low-Rank Adaptation)技术,该模型能够根据用户提供的文本提示生成高质量的图像。这种技术的重要性在于它能够以较低的计算成本实现模型的微调,同时保持生成图像的多样性和质量。该模型基于Stable Diffusion 3.5 Large模型,并在此基础上进行了优化和调整,以适应特定的图像生成需求。
文本到图像生成的自适应工作流
ComfyGen 是一个专注于文本到图像生成的自适应工作流系统,它通过学习用户提示来自动化并定制有效的工作流。这项技术的出现,标志着从使用单一模型到结合多个专业组件的复杂工作流的转变,旨在提高图像生成的质量。ComfyGen 背后的主要优点是能够根据用户的文本提示自动调整工作流,以生成更高质量的图像,这对于需要生成特定风格或主题图像的用户来说非常重要。
生成融合宫崎骏风格和新海诚氛围的梦幻风景图
Flux Ghibsky Illustration 是一个基于文本生成图像的模型,它结合了宫崎骏动画工作室的奇幻细节和新海诚作品中的宁静天空,创造出迷人的场景。该模型特别适合创造梦幻般的视觉效果,用户可以通过特定的触发词来生成具有独特审美的图像。它是基于Hugging Face平台的开源项目,允许用户下载模型并在Replicate上运行。
基于FLUX.1-dev模型的8步蒸馏Lora,用于文本到图像生成。
FLUX.1-Turbo-Alpha是一个基于FLUX.1-dev模型的8步蒸馏Lora,由AlimamaCreative Team发布。该模型使用多头鉴别器来提高蒸馏质量,可以用于文本到图像(T2I)、修复控制网络等FLUX相关模型。推荐使用指导比例为3.5,Lora比例为1。该模型在1M开源和内部源图像上进行训练,采用对抗性训练提高质量,固定原始FLUX.1-dev变换器作为鉴别器主干,并在每层变换器上添加多头。
一键式创意图像生成模型
FLUX.1-dev-LoRA-One-Click-Creative-Template 是一个基于 LoRA 训练的图像生成模型,由 Shakker-Labs 提供。该模型专注于创意照片生成,能够将用户的文本提示转化为具有创意性的图像。模型使用了先进的文本到图像的生成技术,特别适合需要快速生成高质量图像的用户。它是基于 Hugging Face 平台,可以方便地进行部署和使用。模型的非商业使用是免费的,但商业使用需要遵守相应的许可协议。
逆向绘画技术,重现绘画过程
Inverse Painting 是一种基于扩散模型的方法,能够从一幅目标画作生成绘画过程的时间流逝视频。该技术通过训练学习真实艺术家的绘画过程,能够处理多种艺术风格,并生成类似人类艺术家的绘画过程视频。它结合了文本和区域理解,定义了一组绘画指令,并使用新颖的扩散基础渲染器更新画布。该技术不仅能够处理训练中有限的丙烯画风格,还能为广泛的艺术风格和流派提供合理的结果。
生成逼真的动态人脸视频。
Stable Video Portraits是一种创新的混合2D/3D生成方法,利用预训练的文本到图像模型(2D)和3D形态模型(3D)生成逼真的动态人脸视频。该技术通过人特定的微调,将一般2D稳定扩散模型提升到视频模型,通过提供时间序列的3D形态模型作为条件,并引入时间去噪过程,生成具有时间平滑性的人脸影像,可以编辑和变形为文本定义的名人形象,无需额外的测试时微调。该方法在定量和定性分析中均优于现有的单目头部化身方法。
基于级联扩散的文本到图像生成系统
CogView3是一个基于级联扩散的文本到图像生成系统,使用中继扩散框架。该系统通过将高分辨率图像生成过程分解为多个阶段,并通过中继超分辨率过程,在低分辨率生成结果上添加高斯噪声,从而开始从这些带噪声的图像进行扩散过程。CogView3在生成图像方面超越了SDXL,具有更快的生成速度和更高的图像质量。
AI模型测试与文本到图像提示集合平台
Prompt Llama是一个专注于文本到图像生成的AI模型测试平台,它允许用户收集高质量的文本提示,并测试不同模型在同一提示下的表现。该平台支持多种AI模型,包括但不限于midjourney、DALL·E 3、Firefly等,是AI图像生成领域研究者和爱好者的宝贵资源。
与AI一起打破界限,创造无限可能。
阿水AI6.0是一款集成了多种人工智能技术的聊天工具,它能够提供文章改写、广告营销文案创作、编程助手、办公达人、知心好友、家庭助手、出行助手、社交平台内容创作、视频脚本创作等服务。它代表了人工智能技术在自然语言处理和图像生成领域的最新进展,通过提供多样化的智能服务,帮助用户在工作和生活中提高效率,激发创造力。
使用扩散模型进行图像外延
Diffusers Image Outpaint 是一个基于扩散模型的图像外延技术,它能够根据已有的图像内容,生成图像的额外部分。这项技术在图像编辑、游戏开发、虚拟现实等领域具有广泛的应用前景。它通过先进的机器学习算法,使得图像生成更加自然和逼真,为用户提供了一种创新的图像处理方式。
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