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。
需求人群：
"目标受众为图像生成和编辑领域的研究人员、开发者和爱好者。FLUX.1-Turbo-Alpha模型因其高质量的图像生成能力和对修复控制网络的良好适应性，特别适合需要快速生成高质量图像的用户。"
使用场景示例：
生成一幅描述为'一个闪亮的大众面包车，车身上画有城市景观。一只微笑的树懒站在车前的草地上，穿着皮夹克、牛仔帽、苏格兰裙和领结。树懒手持一根长棍和一本大书。'的图像。
使用FLUX.1-Turbo-Alpha模型修复一张破损的图片，使其恢复原貌。
将一张普通图片通过FLUX.1-Turbo-Alpha模型转换为具有特定风格或主题的艺术作品。
产品特色：
文本到图像生成：使用FLUX.1-Turbo-Alpha模型可以直接生成文本描述的图像。
修复控制网络：该模型可以很好地适应修复控制网络，加速生成效果可以很好地跟随原始输出。
多头鉴别器：使用多头鉴别器提高模型的蒸馏质量。
对抗性训练：通过对抗性训练提高生成图像的质量。
固定指导比例：在训练过程中固定指导比例为3.5，以获得更好的生成效果。
混合精度训练：使用bf16混合精度进行训练，提高训练效率。
支持多种应用场景：适用于多种图像生成和编辑任务，如图像修复、风格转换等。
使用教程：
1. 导入必要的库，如torch和diffusers。
2. 创建FluxPipeline实例，从预训练模型中加载权重。
3. 将模型转移到GPU上以加速计算。
4. 加载Lora权重并融合Lora。
5. 定义生成图像的提示文本。
6. 调用pipe方法生成图像，设置相关参数如指导比例、图像尺寸、推理步骤数和最大序列长度。
7. 获取生成的图像并进行后续处理或展示。
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基于FLUX.1-dev模型的LoRA文本到图像生成技术。
flux-RealismLora是由XLabs AI团队发布的基于FLUX.1-dev模型的LoRA技术，用于生成逼真的图像。该技术通过文本提示生成图像，支持多种风格，如动画风格、幻想风格和自然电影风格。XLabs AI提供了训练脚本和配置文件，以方便用户进行模型训练和使用。
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。
基于FLUX.1-dev的文本到图像生成模型
FLUX.1-dev-LoRA-Text-Poster是由Shakker-Labs开发的文本到图像生成模型，专门用于艺术文本海报的生成。该模型利用LoRA技术，通过文本提示来生成图像，为用户提供了一种创新的方式来创作艺术作品。模型的训练由版权用户cooooool完成，并在Hugging Face平台上共享，以促进社区的交流和发展。模型遵循非商业用途的flux-1-dev许可协议。
12亿参数的文本到图像生成模型
FLUX.1-dev是一个拥有12亿参数的修正流变换器，能够根据文本描述生成图像。它代表了文本到图像生成技术的最新发展，具有先进的输出质量，仅次于其专业版模型FLUX.1 [pro]。该模型通过指导蒸馏训练，提高了效率，并且开放权重以推动新的科学研究，并赋予艺术家开发创新工作流程的能力。生成的输出可以用于个人、科学和商业目的，具体如flux-1-dev-non-commercial-license所述。
基于ControlNet的文本到图像生成模型
flux-controlnet-canny是由XLabs AI团队开发的基于FLUX.1-dev模型的ControlNet Canny模型，用于文本到图像的生成。该模型通过训练，能够根据文本提示生成高质量的图像，广泛应用于创意设计和视觉艺术领域。
开源文本到图像生成模型
AuraFlow v0.3是一个完全开源的基于流的文本到图像生成模型。与之前的版本AuraFlow-v0.2相比，该模型经过了更多的计算训练，并在美学数据集上进行了微调，支持各种宽高比，宽度和高度可达1536像素。该模型在GenEval上取得了最先进的结果，目前处于beta测试阶段，正在不断改进中，社区反馈非常重要。
一种先进的文本到图像的生成模型。
FLUX.1-dev-Controlnet-Union-alpha是一个文本到图像的生成模型，属于Diffusers系列，使用ControlNet技术进行控制。目前发布的是alpha版本，尚未完全训练完成，但已经展示了其代码的有效性。该模型旨在通过开源社区的快速成长，推动Flux生态系统的发展。尽管完全训练的Union模型可能在特定领域如姿势控制上不如专业模型，但随着训练的进展，其性能将不断提升。
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。
开源的基于流的文本到图像生成模型
AuraFlow v0.1是一个完全开源的、基于流的文本到图像生成模型，它在GenEval上达到了最先进的结果。目前模型处于beta阶段，正在不断改进中，社区反馈至关重要。感谢两位工程师@cloneofsimo和@isidentical将此项目变为现实，以及为该项目奠定基础的研究人员。
控制文本到图像生成过程
FreeControl是一个无需训练就可以实现对文本到图像生成过程的可控制的方法。它支持对多种条件、架构和检查点的同时控制。FreeControl通过结构指导实现与指导图像的结构对齐,通过外观指导实现使用相同种子的生成图像之间的外观共享。FreeControl包含分析阶段和合成阶段。在分析阶段,FreeControl查询文本到图像模型生成少量种子图像,然后从生成的图像构建线性特征子空间。在合成阶段,FreeControl在子空间中运用指导实现与指导图像的结构对齐,以及使用与不使用控制的生成图像之间的外观对齐。
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。
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。
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。
基于文本生成图像的AI模型
fofr/flux-condensation是一个基于文本生成图像的AI模型，使用Diffusers库和LoRAs技术，能够根据用户提供的文本提示生成相应的图像。该模型在Replicate上训练，具有非商业性质的flux-1-dev许可证。它代表了文本到图像生成技术的最新进展，能够为设计师、艺术家和内容创作者提供强大的视觉表现工具。
12亿参数的图像生成模型
FLUX.1 [schnell] 是一个具有12亿参数的修正流变换器，能够从文本描述生成图像。它以其尖端的输出质量和竞争性的提示跟随能力而著称，与闭源替代品的性能相匹配。该模型使用潜在对抗性扩散蒸馏进行训练，能够在1到4步内生成高质量的图像。FLUX.1 [schnell] 在apache-2.0许可证下发布，可以用于个人、科学和商业目的。
开源的文本到图像生成模型
OpenFLUX.1是一个基于FLUX.1-schnell模型的微调版本，移除了蒸馏过程，使其可以进行微调，并且拥有开源、宽松的许可证Apache 2.0。该模型能够生成令人惊叹的图像，并且只需1-4步即可完成。它是一个尝试去除蒸馏过程，创建一个可以微调的开源许可模型。
新一代文本到图像生成AI模型
Stable Diffusion 3是stability公司推出的新一代文本到图像生成AI模型,相比早期版本在多主体提示、图像质量和拼写能力等方面都有了极大提升。该模型采用了diffusion transformer架构和flow matching技术,参数量范围从800M到8B不等,提供了从个人用户到企业客户多种部署方案。主要功能包括:高质量图片生成、支持多主体、拼写错误纠正等。典型应用场景有:数字艺术创作、图片编辑、游戏和电影制作等。相比早期版本,该AI助手具有更强大的理解和创作能力,是新一代安全、开放、普惠的生成式AI典范。
基于Transformer的通用领域文本到图像生成
CogView是一个用于通用领域文本到图像生成的预训练Transformer模型。该模型包含410亿参数,能够生成高质量、多样化的图像。模型的训练思路采用抽象到具体的方式,先 pretrain 获得通用知识,然后 finetune 在特定域生成图像,能显著提升生成质量。值得一提的是,论文还提出了两种帮助大模型稳定训练的技巧:PB-relax 和 Sandwich-LN。
OFT可有效稳定微调文本到图像扩散模型
Controlling Text-to-Image Diffusion研究了如何有效引导或控制强大的文本到图像生成模型进行各种下游任务。提出了正交微调(OFT)方法,可以保持模型的生成能力。OFT可以保持神经元之间的超球面能量不变,防止模型坍塌。作者考虑了两种重要的微调任务:主体驱动生成和可控生成。结果表明,OFT方法在生成质量和收敛速度上优于现有方法。
生成高质量逼真图像的文本到图像技术
Imagen 2 是我们最先进的文本到图像扩散技术，可生成与用户提示密切对齐且一致的高质量逼真图像。它通过使用训练数据的自然分布生成更加逼真的图像，而不是采用预先编程的风格。Imagen 2 强大的文本到图像技术通过 Google Cloud Vertex AI 的 Imagen API 为开发者和云客户提供支持。Google Arts and Culture 团队还在其文化标志实验中部署了我们的 Imagen 2 技术，使用户可以通过 Google AI 探索、学习和测试其文化知识。
文本图像到视频生成模型
Allegro-TI2V是一个文本图像到视频生成模型，它能够根据用户提供的提示和图像生成视频内容。该模型以其开源性、多样化的内容创作能力、高质量的输出、小巧高效的模型参数以及支持多种精度和GPU内存优化而受到关注。它代表了当前人工智能技术在视频生成领域的前沿进展，具有重要的技术价值和商业应用潜力。Allegro-TI2V模型在Hugging Face平台上提供，遵循Apache 2.0开源协议，用户可以免费下载和使用。
基于Diffusion的文本到图像生成模型，专注于时尚模特摄影风格图像生成
Fashion-Hut-Modeling-LoRA是一个基于Diffusion技术的文本到图像生成模型，主要用于生成时尚模特的高质量图像。该模型通过特定的训练参数和数据集，能够根据文本提示生成具有特定风格和细节的时尚摄影图像。它在时尚设计、广告制作等领域具有重要应用价值，能够帮助设计师和广告商快速生成创意概念图。模型目前仍在训练阶段，可能存在一些生成效果不佳的情况，但已经展示了强大的潜力。该模型的训练数据集包含14张高分辨率图像，使用了AdamW优化器和constant学习率调度器等参数，训练过程注重图像的细节和质量。
一款基于Midjourney风格的文本到图像生成模型，专注于高分辨率和写实风格的图像创作。
Flux-Midjourney-Mix2-LoRA 是一款基于深度学习的文本到图像生成模型，旨在通过自然语言描述生成高质量的图像。该模型基于Diffusion架构，结合了LoRA技术，能够实现高效的微调和风格化图像生成。其主要优点包括高分辨率输出、多样化的风格支持以及对复杂场景的出色表现能力。该模型适用于需要高质量图像生成的用户，如设计师、艺术家和内容创作者，能够帮助他们快速实现创意构思。
基于LLM的文本到图像生成系统
DiffusionGPT是一种基于大型语言模型（LLM）的文本到图像生成系统。它利用扩散模型构建了针对各种生成模型的领域特定树，从而能够无缝地适应各种类型的提示并集成领域专家模型。此外，DiffusionGPT引入了优势数据库，其中的思维树得到了人类反馈的丰富，使模型选择过程与人类偏好保持一致。通过广泛的实验和比较，我们展示了DiffusionGPT的有效性，展示了它在不同领域推动图像合成边界的潜力。
8B参数变分自编码器模型，用于高效的文本到图像生成。
Flux.1 Lite是一个由Freepik发布的8B参数的文本到图像生成模型，它是从FLUX.1-dev模型中提取出来的。这个版本相较于原始模型减少了7GB的RAM使用，并提高了23%的运行速度，同时保持了与原始模型相同的精度（bfloat16）。该模型的发布旨在使高质量的AI模型更加易于获取，特别是对于消费级GPU用户。
连接不同语言模型和生成视觉模型进行文本到图像生成
LaVi-Bridge是一种针对文本到图像扩散模型设计的桥接模型,能够连接各种预训练的语言模型和生成视觉模型。它通过利用LoRA和适配器,提供了一种灵活的插拔式方法,无需修改原始语言和视觉模型的权重。该模型与各种语言模型和生成视觉模型兼容,可容纳不同的结构。在这一框架内,我们证明了通过整合更高级的模块(如更先进的语言模型或生成视觉模型)可以明显提高文本对齐或图像质量等能力。该模型经过大量评估,证实了其有效性。
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