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🚀 FLUX.1 [dev]

FLUX.1 [dev] 是一個具有 120 億參數的修正流變換器，能夠根據文本描述生成圖像。它在圖像生成領域展現出卓越的性能，為科研和創作帶來新的可能。

🚀 快速開始

FLUX.1 [dev] 可通過多種方式使用。我們在專門的 GitHub 倉庫 中提供了參考實現和採樣代碼，開發者和創意人士可以以此為起點進行開發。

✨ 主要特性

1. 卓越的輸出質量：輸出質量處於前沿水平，僅次於我們的頂級模型 FLUX.1 [pro]。
2. 強大的提示遵循能力：提示遵循能力具有競爭力，可與閉源替代方案相媲美。
3. 高效的訓練方式：採用引導蒸餾技術進行訓練，使 FLUX.1 [dev] 更高效。
4. 開放的權重：開放模型權重，推動新的科學研究，助力藝術家開發創新工作流程。
5. 廣泛的使用許可：生成的輸出可用於個人、科學和商業目的，具體請參考 FLUX.1 [dev] 非商業許可協議。

📚 詳細文檔

API 端點

FLUX.1 模型也可通過以下 API 源獲取：

• bfl.ml（目前為 FLUX.1 [pro]）
• replicate.com
• fal.ai
• mystic.ai

ComfyUI

FLUX.1 [dev] 也可在 Comfy UI 中使用，支持基於節點的本地推理工作流程。

Diffusers

要使用 FLUX.1 [dev] 與 🧨 diffusers Python 庫，首先安裝或升級 diffusers：

pip install -U diffusers

然後可以使用 FluxPipeline 運行模型：

import torch
from diffusers import FluxPipeline

pipe = FluxPipeline.from_pretrained("black-forest-labs/FLUX.1-dev", torch_dtype=torch.bfloat16)
pipe.enable_model_cpu_offload() #save some VRAM by offloading the model to CPU. Remove this if you have enough GPU power

prompt = "A cat holding a sign that says hello world"
image = pipe(
    prompt,
    height=1024,
    width=1024,
    guidance_scale=3.5,
    num_inference_steps=50,
    max_sequence_length=512,
    generator=torch.Generator("cpu").manual_seed(0)
).images[0]
image.save("flux-dev.png")

更多信息請查看 diffusers 文檔。

🔧 技術細節

侷限性

• 此模型並非用於提供事實信息，也無法做到這一點。
• 作為統計模型，該檢查點可能會放大現有的社會偏見。
• 模型可能無法生成與提示相匹配的輸出。
• 提示遵循能力受提示風格的影響很大。

超出使用範圍的情況

模型及其衍生產品不得用於以下情況：

• 以任何違反適用的國家、聯邦、州、地方或國際法律或法規的方式使用。
• 用於以任何方式剝削、傷害或試圖剝削或傷害未成年人；包括但不限於招攬、創建、獲取或傳播兒童剝削內容。
• 用於生成或傳播可驗證的虛假信息和/或用於傷害他人的內容。
• 用於生成或傳播可用於傷害個人的個人身份信息。
• 用於騷擾、虐待、威脅、跟蹤或欺凌個人或群體。
• 用於創建非自願的裸體或非法色情內容。
• 用於對個人的合法權利產生不利影響的全自動決策，或以其他方式創建或修改具有約束力的可執行義務。
• 用於生成或推動大規模的虛假信息宣傳活動。

📄 許可證

此模型遵循 FLUX.1 [dev] 非商業許可協議。