Flux.1 Dev Controlnet Upscaler

🚀 ⚡ Flux.1-dev: Upscaler ControlNet ⚡

これは、Jasper研究チームによって開発された、低解像度画像用のFlux.1-dev ControlNetです。

🚀 クイックスタート

このモデルは、diffusersライブラリを使って直接利用することができます。

基本的な使用法

import torch
from diffusers.utils import load_image
from diffusers import FluxControlNetModel
from diffusers.pipelines import FluxControlNetPipeline

# Load pipeline
controlnet = FluxControlNetModel.from_pretrained(
  "jasperai/Flux.1-dev-Controlnet-Upscaler",
  torch_dtype=torch.bfloat16
)
pipe = FluxControlNetPipeline.from_pretrained(
  "black-forest-labs/FLUX.1-dev",
  controlnet=controlnet,
  torch_dtype=torch.bfloat16
)
pipe.to("cuda")

# Load a control image
control_image = load_image(
  "https://huggingface.co/jasperai/Flux.1-dev-Controlnet-Upscaler/resolve/main/examples/input.jpg"
)

w, h = control_image.size

# Upscale x4
control_image = control_image.resize((w * 4, h * 4))

image = pipe(
    prompt="", 
    control_image=control_image,
    controlnet_conditioning_scale=0.6,
    num_inference_steps=28, 
    guidance_scale=3.5,
    height=control_image.size[1],
    width=control_image.size[0]
).images[0]
image

🔧 技術詳細

このモデルは、[1]と同じ考え方で、実際の画像を入力とし、画像のノイズ付加（ガウシアン、ポアソン）、画像のぼかし、JPEG圧縮などの複数の劣化を組み合わせて人工的に劣化させた合成複合データ劣化スキームで学習されました。

[1] Wang, Xintao, et al. "Real-esrgan: Training real-world blind super-resolution with pure synthetic data." Proceedings of the IEEE/CVF international conference on computer vision. 2021.

📄 ライセンス

このモデルは、Flux.1-devモデルライセンスの対象となります。