顶级出图效果!免费在线使用FLux.1 模型,5s出图无限制!

最近发现一个可以在线免费使用 FLux.1 模型 生成图片的AI工具。

先看效果图:

在这里插入图片描述

工具不需要登录即可使用,目前还是完全免费的,国内可以直接使用。

在这里插入图片描述

在提示词输入框直接输入提示词即可,选择图片比例之后,直接生图。

出图的细节和效果都很不错。

提示词最好是英文,对中文的提示词支持不友好。

在这里插入图片描述

5s左右直接出图,速度非常快。可以自行下载或者分享。

提示词分享:

Award Winning photography, wide angle shot of Effiel Tower by the
river at sunset, tower lighting, starry sky, gradient blue orange and
pink sunset with clouds, highly detailed, ultra-high resolutions, 32K
UHD, best quality, masterpiece

在这里插入图片描述

Cover Photo for Vogue, medium close-up shot of an attractive young
beauty wearing on-trend cosmos-themed Dior fashion glass with Dior
on-trend orange reflective fashion outfit posing for a picture with
lazy facial expressions, 3 PM, warm sunshine, afternoon breeze,
tropical trees in the background, blue sky, highly detailed,
ultra-high resolutions, 32K UHD, best quality, masterpiece

在这里插入图片描述

Instagram filter, photography of a white McLaren 720s parking outside
a gelato shop at the beach at sunset, gradient mint and pink sunset,
palm tree in the background, highly detailed, ultra-high resolutions,
32K UHD, best quality, masterpiece

在这里插入图片描述

传送门:

https://fluximg.com/zh/

以上就是今天的分享了,没体验过FLux.1 的出图效果的可以去试试~

在深度学习模型的训练过程中,检查点(Checkpoints)用于保存模型在训练过程中的状态,以便后续恢复或部署。对于像 `Flux.1` 这样的模型,其检查点通常包含模型参数、优化器状态以及训练时的元数据(如训练步数、损失值等),这对于继续训练、评估或推理任务至关重要。 ### 检查点文件的结构 一个典型的 Flux.1 模型检查点文件可能包括以下几个部分: - **模型权重**:这是最重要的部分,包含了神经网络中各层的参数。 - **优化器状态**:记录了优化器(如 AdamW)的内部状态,例如动量和梯度平方的累积值。 - **训练步数**:记录了当前训练到的步数,有助于在恢复训练时继续计数。 - **损失值**:保存了训练过程中的损失值历史,可用于监控训练进度。 - **配置信息**:有时也会包含模型的超参数配置,确保恢复时的一致性[^1]。 ### 如何加载检查点 在 Julia 中使用 Flux.jl 框架时,可以通过 `BSON.jl` 或 `JLD2.jl` 等库来保存和加载模型检查点。以下是一个简单的示例代码,展示如何保存和加载 Flux.1 模型的检查点: ```julia using Flux, BSON # 假设我们有一个简单的模型 model = Chain( Dense(784, 256, relu), Dense(256, 10) ) # 训练前先保存初始检查点 BSON.@save "initial_checkpoint.bson" model # 模拟训练过程 data = [(rand(784), rand(10)) for _ in 1:100] loss(x, y) = sum((model(x) .- y).^2) opt = ADAM() for (x, y) in data gs = gradient(() -> loss(x, y), params(model)) opt(gs, params(model)) end # 训练后保存检查点 BSON.@save "trained_checkpoint.bson" model ``` 加载已训练好的模型检查点也非常简单: ```julia # 加载检查点 BSON.@load "trained_checkpoint.bson" model # 现在可以使用加载后的模型进行预测或继续训练 ``` ### 检查点管理策略 为了防止磁盘空间被过多的检查点占用,通常会采用一些管理策略: - **定期保存**:每隔固定的训练步数或周期保存一次检查点。 - **最佳模型保存**:只保存验证集上表现最好的模型。 - **保留最近 N 个检查点**:限制最多保存的检查点数量,避免磁盘溢。 这些策略可以通过自定义回调函数实现,或者使用第三方库(如 `ModelUtils.jl` 或 `Checkpointing.jl`)提供的工具[^1]。 ---
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