超级好用!FLUX官方出品最新的5个工作流讲解【附工作流】

AI更新的速度是真快啊,FLUX之前的线稿和深度控制都是CN来的,现在变成大模型控制了,新出的扩图、局部重绘、风格迁移,效果也是顶呱呱。

工作流我传哩布了,大家可以直接去用哈,不会用的可以看下视频教程。

https://www.liblib.art/userpage/73e9ed3cfa2e44c7a068e3ed4038a28a/publish/workflow

视频教程

视频是直播的时候录制下来的,所以时间会比较长,可以开倍数观看,字幕是剪映自动识别的,视频有1个半小时,我给分开成了三个切片。

视频一,这个视频主要介绍模型的选择,视频时长16分钟

视频二,这个视频主要介绍最新的5个工作流的使用方法,是本次直播的核心内容,视频时长45分钟

视频三,这个视频主要介绍换脸,之后是闲聊,视频时长33分钟

大图欣赏

线稿控制下的抖音超级符号

深度控制下的抖音超级符号

扩图

局部重绘

风格迁移

学不完,根本学不完啊,大家根据自己的实际需求去学习工作流就好了,不要想着把每一个节点都学会,太多了,学以致用才是最棒的。

好了,本次分享到这里就结束了

写在最后

感兴趣的小伙伴,赠送全套AIGC学习资料,包含AI绘画、AI人工智能等前沿科技教程和软件工具,具体看这里。
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AIGC技术的未来发展前景广阔,随着人工智能技术的不断发展,AIGC技术也将不断提高。未来,AIGC技术将在游戏和计算领域得到更广泛的应用,使游戏和计算系统具有更高效、更智能、更灵活的特性。同时,AIGC技术也将与人工智能技术紧密结合,在更多的领域得到广泛应用,对程序员来说影响至关重要。未来,AIGC技术将继续得到提高,同时也将与人工智能技术紧密结合,在更多的领域得到广泛应用。

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一、AIGC所有方向的学习路线

AIGC所有方向的技术点做的整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照下面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。

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二、AIGC必备工具

工具都帮大家整理好了,安装就可直接上手!
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三、最新AIGC学习笔记

当我学到一定基础,有自己的理解能力的时候,会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料,这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解,这些理解是比较独到,可以学到不一样的思路。
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四、AIGC视频教程合集

观看全面零基础学习视频,看视频学习是最快捷也是最有效果的方式,跟着视频中老师的思路,从基础到深入,还是很容易入门的。

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五、实战案例

纸上得来终觉浅,要学会跟着视频一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。
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### 配置与使用多个ControlNet进行工作流处理 在FLUX模型中支持多种类型的ControlNet模块,这些模块可以被组合起来用于增强图像生成的效果。当涉及到配置并使用多个ControlNet时,主要通过定义不同ControlNet的功能角色来完成特定的任务需求。 对于想要利用`Flux ControlNet Depth`以及其他类型的ControlNets构建一个多ControlNet的工作流来说,可以通过设置参数指定各个ControlNet的作用范围及其权重[^2]。具体操作如下: #### 定义多ControlNet架构 首先,在初始化阶段就要明确哪些ControlNet会被加载到网络结构之中。这通常是在创建实例的时候完成的,比如下面这段Python代码展示了如何同时引入两个不同的ControlNet——一个是负责深度感知(`Depth`),另一个可能是边缘检测(`Canny Edge Detection`)。 ```python from flux_model import FluxModel, ControlNetWrapper depth_controlnet = ControlNetWrapper('controlnet_depth') edge_detection_controlnet = ControlNetWrapper('controlnet_canny') model = FluxModel(control_nets=[depth_controlnet, edge_detection_controlnet]) ``` 这里假设`FluxModel`类接受一个名为`control_nets`的列表作为输入之一,该列表包含了所有要使用的ControlNet对象。 #### 调整各ControlNet的影响程度 接着就是调整每一个ControlNet在整个合成过程中的影响力大小。这种调节通常是通过对每个ControlNet分配相应的比例因子实现的;也就是说,可以让某些ControlNet对最终输出有更大的贡献度而让其他的相对次要一些。这部分逻辑可能体现在训练过程中动态改变或是静态设定好固定的比例关系。 ```python # 假设set_weight方法用来给定某个ControlNet的重要性系数 depth_controlnet.set_weight(0.7) # 更重视深度信息 edge_detection_controlnet.set_weight(0.3) # 边缘特征辅助作用 ``` 上述例子表明了给予深度控制网更高的优先级(即更大影响),而在一定程度上也保留了一些来自边缘检测的信息以帮助改善细节表现。 #### 执行带有多个ControlNet的工作流 最后一步则是执行这个已经配置好的含有多个ControlNet的工作流。一旦所有的准备工作都完成了之后,只需要调用相应的方法即可启动整个流程,并获得预期的结果图片或其他形式的数据输出。 ```python output_image = model.process(input_image) ``` 综上所述,就是在FLUX框架内实现多ControlNet协同工作的基本方式[^1]。
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