SD创始团队黑马的Flux真的那强吗?SD Flux与华为ultrapixel大PK!群雄逐鹿!“百模”并起,王者之战~!

前言

小南还是没忍住,看大家都在试玩Flux,真的有那么震撼么?小南手痒痒也体验下吧。今天主要简单介绍下Flux以及ComfyUI的安装,重点是和我们“遥遥领先”的华为开源的ultrapixel进行下对比。没有对比就没有伤害!

大家应该对Flux也有了初步了解,但小南还是先简单介绍下。

基本介绍:

简单看了下官方介绍,Flux 是迄今为止最大的 SOTA 开源文本到图像模型,这个没毛病,确实是迄今为止最大的!

FLUX.1 [schnell]拥有 120 亿个参数的整流转换器,能够根据文本描述生成图像。

FLUX.1从模型架构上看,它和之前的SD3有很多相似之处,它们都是基于FlowingMatching调度的模型,通过引入T5来增强prompt的依从性。两者较显著的区别在于:FLUX.1引入了一种叫DoubleStreamBlock的结构,具体来说在前几层layer中,采用了txt和img embedding独立过各自的transformer块,然后再拼到一起过统一的transformer块,有人推测这是为了进一步对齐图像和文本特征,但是这部分还没有更具体的技术报告。

主要功能:

  • 增强的图像质量:

  • 以更高分辨率生成令人惊叹的视觉效果。

  • 先进的人体解剖和逼真度:实现高度逼真和解剖精确的图像。

  • 改进的及时性:根据输入获取更准确、更相关的图像。

  • 卓越的速度:受益于 Flux Schnell 的速度和效率,是高要求应用的理想选择。

**FLUX.1三种型号:**FLUX.1 [schnell],FLUX.1 [dev],FLUX.1 [pro]

版本

链接

License

说明
FLUX.1 [schnell]

https://modelscope.cn/models/AI-ModelScope/FLUX.1-schnell

apache-2.0

开源且拥有非商业许可,供社区在此基础上进行构建
FLUX.1 [dev]https://modelscope.cn/models/AI-ModelScope/FLUX.1-dev

FLUX.1-dev Non-Commercial License

基础模型的精简版,4步出图,运行速度提高了 10 倍。
FLUX.1 [pro]

https://replicate.com/black-forest-labs/flux-pro


闭源版本官方闭源仅可通过API访问

ComfyUI安装:

  1. 更新ComfyUI到最新版本

  2. 下载所需模型

  • FLUX UNET模型下载

schnell版本

Dev版本:

建议下载fp8,小南觉得毕竟日常大家的显存都很少有超过20G以上的。fp8模型也可以在lib上下载,有人已经上传上去了,老徐也就不传了。

模型下载后存放到目录ComfyUI/models/unet/ 下。

  • T5文本编码模型x下载

如果你没有clip_l.safetensors 也可以一并下载,下载后存放到ComfyUI/models/clip/ 目录。

VAE模型ae.sft

ae.sft 下载后存放到ComfyUI/models/vae/目录

3.导入基本工作流

工作流可以采用导入官方图片的形式也可以直接下载相关工作流文件导入。

所有的AI设计工具,模型和插件,都已经整理好了,👇获取~
在这里插入图片描述

好了以上准备工作准备完成之后基本上就可以玩起来了!

如果你不想本地操作那么麻烦,也可以使用在线体验。在线体验链接:

https://huggingface.co/spaces/black-forest-labs/FLUX.1-schnell

1.写实人物:

**提示词:**A close-up portrait of a sex chinese woman with flawless skin, vibrant red lipstick, and wavy brown hair, wearing a white dress,wear sunglasses,sun helmet, and standing in beach,

一个性感的中国女人的特写照片,她拥有完美的皮肤,鲜艳的红色口红,棕色卷发,穿着白色连衣裙,戴着太阳镜,戴着太阳帽,站在海滩上

Flux:

在这里插入图片描述

ultrapixel:

2.风景:

**提示词:**a girl on a recreational vehicle, seaside, a few flowers, blue sky, a few white clouds, breeze, mountains, cozy, travel, sunny, best quality, 4k niji.Primitive tribes

一个女孩在休闲车上,海边,几朵花,蓝天,几朵白云,微风,群山,舒适,旅行,阳光明媚,质量最好,4k niji。原始部落

Flux:

在这里插入图片描述

ultrapixel:

在这里插入图片描述

3.产品:

**提示词:**a bottle of perfume,Ocean, still life, pink glass bottle, high quality, camera,

一瓶香水,海洋,静物,粉红色玻璃瓶,高品质,相机,

Flux:

ultrapixel:

5.卡通漫画:

**提示词:**high quality,(highres),origami,1girl,(highres),extremely detailed 8K wallpaper,(an extremely delicate and beautiful),full_shot,blue hair,school_uniform,dancing,kind_smile,

高品质,(高分辨率),折纸,1个女孩,(高精度),极其精细的8K壁纸,(极其精致美丽),饱满,蓝色头发,学校风格,跳舞,善良

Flux:

在这里插入图片描述

ultrapixel:

从以上简单对比来看,“遥遥领先”ultrapixel貌似差那么些意思,Flux不管在质量,速度,光感等方面确实不错。ultrapixel生图的速度确实是太慢了!
这里直接将该软件分享出来给大家吧~

1.stable diffusion安装包

随着技术的迭代,目前 Stable Diffusion 已经能够生成非常艺术化的图片了,完全有赶超人类的架势,已经有不少工作被这类服务替代,比如制作一个 logo 图片,画一张虚拟老婆照片,画质堪比相机。

最新 Stable Diffusion 除了有win多个版本,就算说底端的显卡也能玩了哦!此外还带来了Mac版本,仅支持macOS 12.3或更高版本

在这里插入图片描述

2.stable diffusion视频合集

我们在学习的时候,往往书籍源码难以理解,阅读困难,这时候视频教程教程是就很适合了,生动形象加上案例实战,一步步带你入坑stable diffusion,科学有趣才能更方便的学习下去。

在这里插入图片描述

3.stable diffusion模型下载

stable diffusion往往一开始使用时图片等无法达到理想的生成效果,这时则需要通过使用大量训练数据,调整模型的超参数(如学习率、训练轮数、模型大小等),可以使得模型更好地适应数据集,并生成更加真实、准确、高质量的图像。

在这里插入图片描述

4.stable diffusion提示词

提示词是构建由文本到图像模型解释和理解的单词的过程。可以把它理解为你告诉 AI 模型要画什么而需要说的语言,整个SD学习过程中都离不开这本提示词手册。

在这里插入图片描述

5.SD从0到落地实战演练

在这里插入图片描述

如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名SD大神的正确特征了。

这份完整版的stable diffusion资料我已经打包好,需要的点击下方插件,即可前往免费领取!

在这里插入图片描述

<think>好的,用户问的是关于直接在型库下载flux型,然后加载到chatbot或者Dify,是否能让型画图。我需要先理解用户的问题。首先,用户可能对型的功能不太清楚,特别是flux型的具体用途。我得确认flux型是否支持图像生成,或者是否有其他相关功能。 接下来,我需要考虑型库指的是哪个平台,比如Hugging Face之类的。假设用户在这里提到的flux型可能是一个文本生成型,类似GPT,但不确定是否具备图像生成能力。通常,像GPT这样的型主要是处理文本,画图可能需要结合其他工具,比如Stable Diffusion或DALL-E。 然后,用户提到的加载到chatbot或者Dify。Dify是一个低代码平台,用于构建AI应用,支持集成各种型。但要让型画图,可能需要型本身支持生成图片,或者通过API调用专门的图像生成型。如果flux型只是文本型,单独加载可能无法画图,可能需要额外配置。 可能用户混淆了文本生成和图像生成型。需要解释两者的区别,建议用户如果需要画图功能,应该使用专门的图像生成型,结合相应的平台或工具来实现。同时,指导用户如何正确使用Dify或chatbot来集成这些型,比如通过API调用外部服务。 另外,可能需要检查flux型的具体文档,确认其功能。如果flux型确实不支持图像生成,用户需要了解如何获取和部署合适的图像型,确保平台支持这类型的集成。还要考虑是否需要编写额外的代码或配置工作流来处理图像生成请求,比如将文本输入转换为图像生成指令,返回结果给用户。 总结来说,回答需要分步骤:1. 明确flux型的能力;2. 解释文本和图像型的区别;3. 建议使用专用图像型;4. 提供在Dify或chatbot中集成图像型的方法,如通过API调用;5. 可能需要的额外步骤或工具。</think>关于“直接在型库下载Flux加载到Chatbot/Dify实现画图”的问题,以下是分步解释: 1️⃣ **Flux型定位** Flux通常是Julia语言的机器学习框架,其型库中的型以**文本/数值处理**为主(如NLP、分类预测)。目前没有内置图像生成能力,无法直接画图。 2️⃣ **技术原理限制** ▸ 文本型本质:Flux这类型处理的是文本特征向量,输出文本/数值结果 ▸ 画图需要:像素级生成能力(需GAN/扩散型等结构) ▸ 硬件要求:图像生成需GPU显存支持(Flux型通常侧重CPU计算) 3️⃣ **Dify平台特性** ```mermaid graph LR A[Dify工作流] --> B[文本输入] A --> C[调用语言型] C --> D[生成文本指令] D --> E[调用外部画图API] E --> F[返回图片URL] ``` Dify本身不直接支持本地型画图,但可通过**嵌套工作流**实现: 1. 用Flux型生成图片描述文本 2. 通过API调用专业画图工具(如: - 国内:度文心一格 - 国际:Stable Diffusion API - 商业:Midjourney Bot) 4️⃣ **替代方案推荐** ```python # 示例:通过Dify调用Stable Diffusion def generate_image(prompt): sd_api_url = "https://api.stability.ai/v1/generation" headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"} data = {"text_prompts": [{"text": prompt}]} response = requests.post(sd_api_url, json=data, headers=headers) return response.json()["artifacts"][0]["base64"] ``` 建议采用: ✅ **型组合方案** - 文本生成:Flux/Juila型 - 图像生成:专用SD型(需单独部署) - 使用FastAPI构建中间服务桥接 ✅ **云服务集成** - 阿里云PAI平台:直接部署Stable Diffusion - AWS SageMaker:托管Diffusion型 - 华为云ModelArts:预置文生图板 5️⃣ **本地部署可行性** 若坚持本地运行: 1. 需下载Stable Diffusion等图像型(如CompVis/stable-diffusion-v1-4) 2. 配置至少8GB显存的GPU环境 3. 通过Dify的Custom Tool开发接口对接 注:完整实现涉及: - 多型协同调度 - 显存优化管理 - 安全内容过滤 建议从简单API调用开始验证可行性。
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