FLUX.1 Dev LoRA AntiBlur

🚀 FLUX.1-dev-LoRA-AntiBlur

这是一个基于 FLUX.1-dev 训练的功能性 LoRA 模型，由 Vadim_Fedenko 在 Shakker AI 平台上完成训练，用于实现景深增强（抗模糊效果）。它或许并不华丽，但却十分实用。

🚀 快速开始

本项目是一个基于 FLUX.1-dev 训练的功能性 LoRA 模型，可用于图像生成时的景深增强（抗模糊）。以下将为你介绍其使用方法和相关特性。

✨ 主要特性

• 景深增强：能够在图像生成时有效增强景深效果，减少模糊。
• 低画质损伤：在增强景深的同时，对图像质量的损伤极小。
• 兼容性强：可与其他组件（如 ControlNet）配合使用。

📋 模型信息

🔍 对比展示

以下示例展示了在相同参数设置下，该 LoRA 与 FLUX.1-dev 的简单对比。

值得注意的是，这个 LoRA 在增强景深的同时，对图像质量的损伤非常小，并且可以与其他组件（如 ControlNet）一起使用。我们将其视为一个基础功能的 LoRA。

⚙️ 触发词

不需要触发词。在 diffusers 中，建议的缩放比例为 1.0 到 1.5。

💻 使用示例

基础用法

import torch
from diffusers import FluxPipeline

pipe = FluxPipeline.from_pretrained("black-forest-labs/FLUX.1-dev", torch_dtype=torch.bfloat16)
pipe.load_lora_weights("Shakker-Labs/FLUX.1-dev-LoRA-AntiBlur", weight_name="FLUX-dev-lora-AntiBlur.safetensors")
pipe.fuse_lora(lora_scale=1.5)
pipe.to("cuda")

prompt = "a young college student, walking on the street, campus background, photography"

image = pipe(prompt, 
             num_inference_steps=24, 
             guidance_scale=3.5,
             width=768, height=1024,
            ).images[0]
image.save(f"example.png")

🌐 在线推理

你也可以在 Shakker AI 上运行此模型，我们在该平台提供了一个在线界面用于图像生成。

🙏 致谢

此模型由我们拥有版权的用户 Vadim_Fedenko 训练。我们在获得许可的情况下发布此模型。该模型遵循 flux-1-dev-non-commercial-license。