BRIA 2.3 FAST

🚀 BRIA 2.3 FAST：用于商业许可的文本到图像模型

BRIA 2.3 FAST 是文本到图像模型，是 BRIA 2.3 的 LCM 版本。该模型在 2.X 系列中实现了质量和延迟的最佳平衡，且专门在合法数据上进行训练，将技术创新与道德责任和法律安全独特地结合在一起。

重要提示

• Bria AI 模型权重仅开源供非商业使用，遵循所提供的 许可证。
• 若要获取法律责任保障，请安装 Bria 代理。

使用建议

• 推理时，必须设置 pipe.force_zeros_for_empty_prompt = False。
• 建议使用负提示词。
• 模型支持多种宽高比，但分辨率总体应约为 1024*1024 = 1M 像素。
• 快速模型只需 8 步即可很好地工作。
• 对于快速模型，使用 guidance_scale 为 1.0 或 0.0，在此配置下负提示词无关紧要。

🚀 快速开始

BRIA 2.3Fast 在你构建的任何地方都可用，包括源代码和权重、ComfyUI 节点或 API 端点：

• API 端点：Bria.ai，fal.ai
• ComfyUI：在工作流中使用

商业使用

• 购买：如需商业许可，只需点击 此处。

更多信息，请访问我们的 网站。加入我们的 Discord 社区，获取更多信息、教程、工具，并与其他用户交流！

✨ 主要特性

• 合法合规：为版权和隐私侵权提供全面的法律责任保障。由于在来自领先数据合作伙伴的 100% 许可数据上进行训练，确保了内容的道德使用。
• 专利归属引擎：归属引擎是对数据合作伙伴的一种补偿方式，由我们的专有专利算法提供支持。
• 企业适用：专为商业应用设计，Bria AI 2.3 可为各种商业需求提供高质量、合规的图像。
• 可定制技术：提供源代码和权重，便于进行广泛的定制，以满足特定的业务需求。

📦 安装指南

pip install diffusers

💻 使用示例

基础用法

from diffusers import UNet2DConditionModel, DiffusionPipeline, LCMScheduler
import torch

unet = UNet2DConditionModel.from_pretrained("briaai/BRIA-2.3-FAST", torch_dtype=torch.float16)
pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("briaai/BRIA-2.3-BETA", unet=unet, torch_dtype=torch.float16)
pipe.force_zeros_for_empty_prompt = False

pipe.scheduler = LCMScheduler.from_config(pipe.scheduler.config)
pipe.to("cuda")

prompt = "A portrait of a Beautiful and playful ethereal singer, golden designs, highly detailed, blurry background"

image = pipe(prompt, num_inference_steps=8, guidance_scale=1.0).images[0]

📚 详细文档

新增特性

BRIA 2.3 FAST 是 BRIA 2.3 的快速版本，在速度和准确性之间实现了最佳平衡。该模型经过精心设计，在标准 NVIDIA A10 GPU 上生成图像仅需 1.64 秒，在推理时间减少 80% 的情况下仍能实现出色的图像质量。

该模型采用 LCM 技术进行蒸馏，支持多种宽高比，默认分辨率为 1024x1024。与 Bria AI 2.3 类似，它在真实感和美学方面有所改进。

评估显示，该模型的图像质量与教师模型 BRIA 2.3 相当，并且优于 SDXL LCM。虽然 SDXL Turbo 速度更快，但该模型在支持更高分辨率的情况下，生成的人脸效果明显更好。这些评估是通过衡量人类偏好进行的。

点击此处查看演示

模型信息