FLUX 开源项目最佳实践教程-优快云博客

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FLUX 开源项目最佳实践教程

awesome-flux A curated list of awesome resources for FLUX, the state-of-the-art text-to-image model by Black Forest Labs. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/awesome-flux

1. 项目介绍

FLUX 是由 Black Forest Labs 开发的一种先进的文本到图像模型，它利用 latents rectified flow transformers 技术实现高质量的图像生成。本项目 awesome-flux 是一个精选资源列表，旨在收集与 FLUX 相关的官方资源和社区贡献，以帮助开发者和使用者更好地理解和利用 FLUX 模型。

2. 项目快速启动

首先，确保您的开发环境已安装以下依赖：

pip install torch
pip install torchvision
pip install -U git+https://git.example.com/huggingface/diffusers.git

以下是一个简单的代码示例，展示如何使用 FLUX 模型生成图像：

from diffusers import FluxPipeline

# 创建 FLUX 模型实例
pipe = FluxPipeline.from_pretrained("BlackForestLabs/FLUX.1-pro")

# 生成图像
prompt = "一个充满科幻感的城市夜景"
image = pipe(prompt).images[0]

# 保存图像
image.save("city_night.jpg")

确保在运行代码之前，您已经正确安装了所有必要的依赖。

3. 应用案例和最佳实践

3.1 使用 ControlNet 提升图像质量

ControlNet 是一种辅助网络，可以用来提高图像生成过程中的细节质量。以下是如何使用 ControlNet 的示例：

from diffusers import ControlNetPipeline

# 加载带有 ControlNet 的 FLUX 模型
controlnet_pipe = ControlNetPipeline.from_pretrained(
    "BlackForestLabs/FLUX.1-pro", 
    controlnet="xlabs-ai/flux-controlnet-canny"
)

# 使用 ControlNet 生成图像
prompt = "一个充满科幻感的城市夜景"
control_image = controlnet_pipe(prompt).images[0]

# 保存图像
control_image.save("city_night_with_controlnet.jpg")

3.2 使用 LoRA 个性化图像风格

LoRA 是一种轻量级的风格适配器，可以用来调整图像的风格。以下是如何使用 LoRA 的示例：

from diffusers import LoRAPipeline

# 加载带有 LoRA 的 FLUX 模型
lora_pipe = LoRAPipeline.from_pretrained(
    "BlackForestLabs/FLUX.1-pro", 
    lora="alvdansen/frosting_lane_flux"
)

# 使用 LoRA 生成图像
prompt = "一个充满科幻感的城市夜景"
lora_image = lora_pipe(prompt).images[0]

# 保存图像
lora_image.save("city_night_with_lora.jpg")