AI终于会画手了,Flux.1一出世就直接碾压Stable Diffusion(SD)和Midjourney(MJ)

Flux.1模型一发布,AI文生图终于会画手了,Flux.1模型比Stable Diffusion(SD)和Midjourney(MJ)更能将手部和长文本生成得更好更合理。

Flux.1模型生成的图,现在手部不再有畸形了。

同时,画面质感堪比Midjourney

下面这张图完美展现了Flux.1模型对于生成 长文本图片的理解

而且,可以看到它的质感也是相当惊艳的,画面的细节度已经可以媲美Midjourney的出图效果了

对于目前想立即体验Flux.1文生图模型效果的你,需要自己部署Flux.1模型,同时还得升级电脑的硬件性能才行。

但目前千鹿设计助手有推出了一个Flux文生图功能,大家不用部署Flux.1模型和升级电脑硬件,也能快速使用Flux.1的文生图模型。

1.上官网直接下载安装使用

直接搜索引擎搜索 千鹿设计助手,根据自己是win还是mac系统,选择合适的安装包进行安装。

安装之后,直接按Alt+空格调出快搜索框,输入Flux文生图,直接打开Flux文生图窗口。

如果你没有安装Flux文生图插件,点击安装按钮,直接安装使用

2.看看手部处理的效果

在画面描述框中输入 所需图的描述文本,然后点生成

可以看到手部非常符合常理

再看其他张图,也是符合正常手部逻辑

对比MJ V6.1模型,可以发现MJ V6.1的手部会出现一些畸形的问题

3. 看看对长文本的处理效果

我们输入了一大段文本需求

生成之后的多行文本图效果如下:

下面是Flux.1模型与MJ V6.1模型 生成多行文本图的对比效果,两者的效果基本差不多

以上是Flux.1模型对于手部处理和长文本处理的效果。

如果你也想快速的体验Flux文生图模型的效果,可以使用千鹿设计助手的Flux文生图功能,不用部署,不用升级电脑硬件性能,直接使用,非常方便快捷

(注:目前要使用千鹿设计助手,需要有邀请码,大家可以使用这个邀请码 fGa4Rd )

### Stable DiffusionFlux 的定义 Stable Diffusion 是一种基于扩散模型的图像生成技术,在机器学习领域主要用于生成高质量的图像内容[^1]。该方法通过逐步向输入数据添加噪声来训练模型,再反向操作去除这些噪声以生成新的样本。 Flux 则是一个用于构建反应式应用程序的设计模式或框架,在软件架构中广泛应用,尤其是在前端开发领域。其核心理念在于单向数据流管理,确保状态更新的一致性和可预测性[^2]。 ### 应用场景对比 在机器学习方面: - **Stable Diffusion** 主要应用于生成对抗网络(GANs)、超分辨率重建等领域,能够创建逼真的视觉效果并支持艺术创作等多样化用途。 - **Flux** 并不直接涉及具体的算法实现而是提供了一种设计思路,帮助开发者更好地管理和维护复杂的应用程序逻辑结构;不过可以间接影响到如何高效地部署和优化 ML 模型服务端代码。 ### 技术原理差异 从工作机理上看两者也有明显不同之处: - 对于 **Stable Diffusion**, 这一过程涉及到复杂的概率分布变换以及神经网络参数调整,旨在模拟真实世界的数据特征分布特性以便合成相似的新实例。 - 而对于 **Flux**, 它更关注的是事件触发机制下的组件间通信方式及其背后的状态管理模式,强调减少副作用带来的不确定性因素干扰正常业务流程执行效率。 ```python # Python 示例展示简单的稳定扩散模型初始化部分 import torch.nn as nn class SimpleDiffusionModel(nn.Module): def __init__(self, input_channels=3, hidden_dim=64): super(SimpleDiffusionModel, self).__init__() self.encoder = nn.Sequential( nn.Conv2d(input_channels, hidden_dim, kernel_size=(5, 5)), # 更多层... ) def forward(self, x): encoded_x = self.encoder(x) return encoded_x ```
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