FLUX.1 文生图模型微调指南

最新推荐文章于 2025-08-01 21:31:39 发布
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FLUX.1 是 Black Forest Labs 今年夏天发布的文本转图像模型系列。FLUX.1 模型为开源图像生成模型树立了新标准：它们可以生成逼真的手、清晰的文本，甚至可以生成搞笑表情包这样异常困难的任务。

现在，你可以使用 Ostris 的 Replicate 上的 AI Toolkit 对 FLUX.1 [dev] 进行微调。

如果你知道这一切意味着什么，并且已经准备好使用你的数据集进行尝试，你可以跳到代码部分。否则，以下是它的含义以及你应该关注的原因：

左图：使用基本 FLUX.1 模型生成。右图：与模型 fofr/flux-bad-70s-food 相同的提示和种子 

NSDT工具推荐： Three.js AI纹理开发包 - YOLO合成数据生成器 - GLTF/GLB在线编辑 - 3D模型格式在线转换 - 可编程3D场景编辑器 - REVIT导出3D模型插件 - 3D模型语义搜索引擎 - AI模型在线查看 - 

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文生图模型的技术原理、训练方案与微调方案
zhangjiaofa的专栏
01-10 812
文生图（Text-to-Image）模型是一类能够根据文本描述生成对应图像的深度学习模型。近年来，随着生成对抗网络（GANs）和扩散模型（Diffusion Models）等技术的进步，文生图模型在图像生成领域取得了显著的进展。本文将详细介绍文生图模型的技术原理、训练方案、微调方案，以及对训练集和测试集的要求，并提供Python实现和架构图。
Flux模型系列之 如何使用自己的照片微调 Flux.1 模型？估计培训费用Flux 模型的训练在 Nvidia H100 GPU 硬件上运行，在撰写本文时，其费用为每秒 0.001528 美元
iCloudEnd的博客
09-18 945
FLUX.1 是 Black Forest Labs今年夏天发布的一系列文本转图像模型。FLUX.1 模型为开源图像模型树立了新标准：它们可以生成逼真的手、清晰的文本，甚至可以完成搞笑表情包这一异常艰巨的任务。您现在可以使用Ostris 的 AI 工具包在 Replicate 上微调 FLUX.1 [dev]。通过向模型展示一小组示例图像来教模型识别和生成新概念，让您可以针对特定风格、角色或对象自定义模型的输出。Ostris 的工具包使用 LoRA 技术进行快速、轻量级的训练。权重1，cuda类。
FLUX.1 LoRa 微调
szmars的博客
10-02 3093
微调的好处：可以让你突破换脸这种输入图片的场景约束，微调好的模型可以让你真正的文生图。换脸只能根据输入的图片和视频来生成内容。
AI Toolkit + H100 GPU，一小时内微调最新热门文生图模型 FLUX
了解关于云主机、GPU、AI、数据库托管、Kubernetes等相关技术知识，以及DigitalOcean云平台使用教程
09-09 1662
上个月，FLUX 席卷了互联网，这并非没有原因。他们声称优于 DALLE 3、Ideogram 和 Stable Diffusion 3 等模型，而这一点已被证明是有依据的。随着越来越多的流行图像生成工具（如 Stable Diffusion Web UI Forge 和 ComyUI）开始支持这些模型，FLUX 在 Stable Diffusion 领域的扩展将会持续下去。自 FLUX 模型发布以来，我们还看到了用户工作流程中的许多重要进展。
【ComfyUI 重磅分享】两款珍藏 Flux 微调模型，惊艳你的创作！
A2421417624的博客
05-26 722
不藏了，准备分享2款收藏的Flux微调模型，玩过Flux的都知道这里面的门道有多深，原生Flux好用，但是用久了大家就发现问题了，屁股下巴、太油腻塑料感，所以很多大佬为了解决这个问题，推出了各自的微调模型，我也偷偷珍藏了2个，这次商单就用上了，今天刚交付完，和大家一起来看看这2个微调模型和原生Flux模型出图的对比。
[ComfyUI]不藏了，分享两款珍藏的Flux微调模型
A2421417624的博客
11-15 2066
不藏了，准备分享2款收藏的Flux微调模型，玩过Flux的都知道这里面的门道有多深，原生Flux好用，但是用久了大家就发现问题了，屁股下巴、太油腻塑料感，所以很多大佬为了解决这个问题，推出了各自的微调模型，我也偷偷珍藏了2个，这次商单就用上了，今天刚交付完，和大家一起来看看这2个微调模型和原生Flux模型出图的对比。
FLUX.1-dev微调
m0_65803902的博客
03-31 1733
由于训练和推理都需要较大显存和算力，因此此后文章都围绕linux进行学习开发，便于大家花点小钱租个服务器就可以复现学习理解！（在这里许愿希望自己可以全部学完，立个flag！
Flux.dev 多风格文生图大模型微调-游戏AI研究所
m0_65079043的博客
04-27 1361
目 录1 数据集准备多风格语料 2 模型选择与初始化 3 超参数设置 4 开始训练与监控 参考文献 1 数据集准备多风格语料收集和构建高质量、多样化的多风格图像数据集是最关键的第一步。为每一种目标风格建立一个图像集合，尽可能涵盖丰富的内容题材。建议每种风格准备至少50~100张图像（数量越多越好，但也要考虑平衡各风格的数据量）。数据准备要注意以下几点：风格选择与定义：首先明确50种风格的清单（参考文末实例列表）。风格可以是画种（如油画、水彩）、艺术流派（如印象派、超现实主义）、现代数字风格（如像素风、赛博
Generative AI 新世界 | 文生图领域动手实践：预训练模型的微调
亚马逊云科技专栏
08-08 1010
本文作者黄浩文亚马逊云科技 资深开发者布道师在上期文章，我们探讨了预训练模型的部署和推理，包括运行环境准备、角色权限配置、支持的主要推理参数、图像的压缩输出、提示工程（Prompt Engineering）、反向提示 （Negative Prompting）等内容。本期文章，我们将探讨如何在自定义数据集上来微调（fine-tuned）模型，该模型可以针对任何图像数据集进行微调。即使你手上只有几张...
2025年文生图模型stable diffusion v3.5 large的全维度深度解析
最新发布
搏博的专栏
08-01 126
这种加速不仅适用于单一图像生成，还能支持批量处理和实时交互场景（如直播背景切换、动态内容生成），尤其在高分辨率、复杂模型推理中优势明显，成为平衡生成质量与运行效率的关键技术，广泛应用于专业设计、影视制作、移动端部署等领域。二者结合形成了“风格定制 + 结构控制”的双重扩展能力，既支持快速适配垂直领域（如电商商品图、医学插画），又能满足高精度创作需求（如游戏分镜、广告素材），成为连接基础模型与行业应用的核心桥梁，也让开源模型的灵活性与实用性得到最大化释放。对于企业，它是降本增效的生产力工具。
AI大模型：（二）4.2 文生图训练实践-真人写实生成
yztezhl的专栏
07-09 114
本文介绍了Stable Diffusion模型微调的方法和工具安装流程。主要内容包括：1.模型选择对比了主流文生图模型，推荐开源的Stable Diffusion；2.详细介绍了Textual Inversion、Hypernetwork和LoRA三种微调方法；3.提供了Stable Diffusion WebUI和Kohya_ss工具的安装指南；4.讲解了数据集准备、处理及标注方法；5.推荐了8款适合人像生成的底模型；6.对比了三种训练方法的实际效果，LoRA表现最佳；7.介绍了使用R-ESRGAN4x+
25年2月8日，全球AI资讯约25条：DeepSeek开源多模态大模型、线性扩散模型刷新文生图SOTA、首个机器人基础模型等
强化学习曾小健
02-09 944
其中，客服部门的淘汰率最高，达95%，只保留5%能操作AI的人员；自2023年起，尽管初期存在抄袭和作弊的担忧，导致一些学校禁止使用ChatGPT，但随着时间推移，许多教育机构的态度逐渐转变。他在OpenAI工作了9年，期间不仅完成了博士学位，还发表了多项重要研究成果，包括2017年的PPO算法，该算法是ChatGPT核心技术RLHF的一部分。MusicMagus 提出了一种基于扩散模型的零样本文本到音乐编辑方法，能够在不额外训练的情况下，通过文本指令修改音乐的风格、音色和乐器，同时保持其他属性不变。
【文生图】Stable Diffusion XL 1.0模型Full Fine-tuning指南（U-Net全参微调）
liuz_notes的博客
11-03 6724
Stable Diffusion XL 1.0模型Full Fine-tuning（全参微调），一键生成优质海报图像的详细指南
AIGC文生图lora微调训练案例；SD-Train界面训练stable Diffusion lora模型
weixin_42357472的博客
07-03 1387
lora仓库（1000多个lora微调模型分享）：参考：tab=readme-ov-file （微调脚本基本也是上面官方diffusers的例子）训练时间有点久，200轮。
【飞桨黑客松】AIGC - DreamBooth LoRA 文生图模型微调
m0_63642362的博客
03-14 1100
【PaddlePaddle Hackathon 第四期】No.105 官方Baseline指导：基于PaddleNLP PPDiffusers 训练 AIGC 趣味模型
使用您自己的图像微调 FLUX.1 LORA 并使用 Azure 机器学习进行部署
AI大模型
09-11 1778
在本博客中，我们将深入研究使用 Dreambooth 对 FLUX 模型进行微调的过程，这种方法因其在生成高质量、定制的 AI 生成内容方面的有效性而广受欢迎。按照本博客中概述的步骤，您可以利用 FLUX.1 [dev] 模型的优势，并使用您独特的数据集对其进行增强，从而实现高质量、个性化的输出。它利用预先训练的模型的现有功能，并通过微调数据集中提供的特定细节、风格或主题对其进行增强。工作区是 Azure 机器学习的顶级资源，提供了一个集中的位置来处理使用 Azure 机器学习时创建的所有工件。
搭载硬件加速功能的 Apple Silicon 上的 Flux + ComfyUI
iCloudEnd的博客
09-18 954
根据我的经验，Comfy Core SamplerCustomAdvanced 节点与 Flux.1 一起使用时会表现出不一致的行为。避免使用 SamplerCustomAdvanced 节点，它慢 25%Civitai Flux.1 快速入门指南将此节点用作其Flux GGUF text2img 工作流程（2024 年 9 月）的一部分。在该工作流程中，它被重命名为“图像预览”。
FLUX.1-dev模型本地训练&推理教程（GPU/NPU）
记录个人日常所学所思
10-21 6390
Flux.1-dev多模态模型本地训练&推理（GPU&NPU环境）保姆教程
flux.1-schnell 模型怎么使用
02-20
### 使用 Flux.1-Schnell 模型的方法 Flux.1-Schnell 是一种用于机器学习和数据处理的高效框架，特别适用于时间序列分析和其他动态系统的建模。为了有效利用该模型，在实际应用中需遵循特定流程。 #### 安装依赖库 首先确保安装必要的 Python 库来支持 Flux.1-Schnell 的运行环境[^1]： ```bash pip install numpy pandas scikit-learn tensorflow keras ``` #### 导入所需模块并加载数据集 接着导入相关Python包，并准备要使用的数据集[^2]: ```python import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split data = pd.read_csv('path_to_your_dataset.csv') X, y = data.iloc[:, :-1], data.iloc[:, -1] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) ``` #### 构建 Flux.1-Schnell 模型结构 定义神经网络架构时可以采用 Keras API 来简化操作过程[^3]: ```python from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, LSTM model = Sequential([ LSTM(50, activation='relu', input_shape=(n_timesteps, n_features)), Dense(1) ]) model.compile(optimizer='adam', loss='mse') ``` 此处 `LSTM` 层被选作主要组件之一，因为其擅长捕捉长时间间隔内的模式特征；而全连接层 (`Dense`) 则负责最终输出预测值[^4]。 #### 训练与评估模型性能 完成上述配置之后就可以开始训练阶段了，期间还需定期保存最佳权重参数以便后续调用[^5]: ```python history = model.fit( X_train, y_train, epochs=epochs, batch_size=batch_size, validation_data=(X_val, y_val), verbose=1, callbacks=[checkpoint_callback], ) loss = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0) print(f'Test Loss: {loss}') ``` 通过这种方式能够有效地运用 Flux.1-Schnell 进行各类复杂的数据处理任务以及构建强大的预测系统。
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