Flux Ip Adapter

🚀 FLUX.1-dev模型的IP-Adapter檢查點

本倉庫為黑森林實驗室（Black Forest Labs）的FLUX.1-dev模型提供了一個IP-Adapter檢查點。該項目專注於文本到圖像的轉換，利用了Stable Diffusion、Flux、diffusers和Controlnet等技術，為圖像生成領域帶來了新的解決方案。

點擊查看我們的GitHub，獲取Comfy UI工作流。

🚀 快速開始

本項目提供了便捷的使用方式，你可以通過以下兩種途徑嘗試我們的模型：

1. 使用我們官方倉庫中的main.py。
2. 使用我們為ComfyUI定製的節點，並結合提供的工作流進行測試（查看/workflows文件夾）。

ComfyUI使用說明

1. 進入ComfyUI/custom_nodes目錄。
2. 克隆x-flux-comfyui倉庫，路徑應為ComfyUI/custom_nodes/x-flux-comfyui/，其中代表該倉庫中的所有文件。
3. 進入ComfyUI/custom_nodes/x-flux-comfyui/目錄，運行python setup.py。
4. 使用git pull更新x-flux-comfy，或者重新安裝。
5. 從OpenAI VIT CLIP large下載Clip-L model.safetensors，並將其放置在ComfyUI/models/clip_vision/*目錄下。
6. 從huggingface下載我們的IPAdapter，並將其放置在ComfyUI/models/xlabs/ipadapters/*目錄下。
7. 使用Flux Load IPAdapter和Apply Flux IPAdapter節點，選擇合適的CLIP模型，即可開始生成圖像。
8. 你可以在本倉庫的workflows文件夾中找到示例工作流。

⚠️ 重要提示

IP Adapter目前處於測試階段，我們不能保證你能立即獲得理想的結果，可能需要多次嘗試才能得到滿意的圖像。

✨ 主要特性

• 多分辨率支持：IP-Adapter在512x512分辨率下訓練了50k步，在1024x1024分辨率下訓練了25k步，可同時適用於這兩種分辨率。
• 定期更新：模型仍在持續訓練中，我們會定期發佈新的檢查點，請保持關注。
• ComfyUI直接使用：我們發佈的v1版本可以直接在ComfyUI中使用。

📦 安裝指南

請參考我們的ComfyUI自定義節點安裝指南進行安裝。

💻 使用示例

基礎用法

你可以使用我們官方倉庫中的main.py來嘗試模型：

# 從官方倉庫運行main.py
# 具體代碼可參考官方倉庫https://github.com/XLabs-AI/x-flux

高級用法

使用ComfyUI自定義節點和工作流：

# 按照ComfyUI使用說明進行操作
# 具體步驟見上文ComfyUI使用說明部分

📚 詳細文檔

在“文件和版本”中提供了一些帶有輸入圖像的生成結果示例，你可以查看我們模型的實際效果。

📄 許可證

我們的模型權重遵循FLUX.1 [dev]非商業許可證。