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 )

由于缺乏直接对比 FLUX.1 - schnell 模型与 Stable Diffusion 模型性能差异的具体资料,以下基于 FLUX.1 整体特点及 FLUX.1 - schnell 的部分特性进行推测。 从生成速度上看,FLUX.1 - schnell 作为 FLUX.1 变体中快速高效的版本,可能在生成图像时速度比 Stable Diffusion 更快。因为它能在 1 - 4 个步骤中生成令人惊叹的图像,可能在算法优化或资源利用上更高效,能更迅速地响应指令并输出图像结果 [^3]。 在图像质量方面,FLUX.1 以卓越的图像质量、高度逼真的人体解剖学表现先进的提示词遵循能力脱颖而出,为 AI 图像生成设定了新的行业标准。FLUX.1 在渲染人体特征,尤其是部特征方面实现了重大飞跃,与以前的开源模型相比,能生成更逼真、比例更协调的身体部位。所以 FLUX.1 - schnell 可能在图像质量尤其是人体特征呈现上也有不错的表现,或许比些旧版本的 Stable Diffusion 模型更优,但对于最新版本的 Stable Diffusion 模型,还需具体对比测试才能确定 [^1][^2]。 在文字整合能力上,FLUX.1 擅长在图像中准确再现文字,适合需要清晰文字或短语的设计,如标牌、书籍封面或品牌内容等。Stable Diffusion 虽然也能进行文字生成,但从目前信息来看,可能在这方面没有 FLUX.1 出色,FLUX.1 - schnell 或许继承了这优势 [^2]。 在场景构建能力上,FLUX.1 对空间关系有高级理解,能轻松创建复杂场景,准确地解释执行多元素提示。Stable Diffusion 也具备场景构建能力,但 FLUX.1 - schnell 可能在处理复杂场景时表现更优,不过同样需要实际对比来验证 [^2]。 在模型微调方面,Flux Schnell 是经过 Apache 2.0 许可的蒸馏模型,无法进行微调,而 OpenFLUX.1 是去蒸馏版本的 FLUX.1 - schnell,可进行微调。Stable Diffusion 有开源版本可以进行微调,在这方面两者有不同的特性 [^3]。 ```python # 假设的对比代码示例,实际需根据具体 API 实现 import flux_1_schnell_api import stable_diffusion_api prompt = "A beautiful landscape with a river and mountains" # 使用 FLUX.1 - schnell 生成图像 flux_image = flux_1_schnell_api.generate_image(prompt) # 使用 Stable Diffusion 生成图像 sd_image = stable_diffusion_api.generate_image(prompt) # 对比生成时间 flux_time = flux_1_schnell_api.get_generation_time() sd_time = stable_diffusion_api.get_generation_time() print(f"FLUX.1 - schnell 生成时间: {flux_time} 秒") print(f"Stable Diffusion 生成时间: {sd_time} 秒") ```
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