FLUX.1 Schnell

🚀 FLUX.1 [schnell]

FLUX.1 [schnell] 是一个拥有 120 亿参数的校正流变压器，能够根据文本描述生成图像。它在输出质量和遵循提示方面表现出色，可与闭源模型相媲美。想了解更多信息，请阅读我们的 博客文章。

🚀 快速开始

我们在专门的 GitHub 仓库 中提供了 FLUX.1 [schnell] 的参考实现以及采样代码。鼓励希望基于 FLUX.1 [schnell] 进行开发的开发者和创意人士以此为起点。

✨ 主要特性

1. 卓越的输出质量：输出质量达到前沿水平，在遵循提示方面表现出色，可与闭源替代方案的性能相匹配。
2. 快速生成图像：通过潜在对抗扩散蒸馏进行训练，FLUX.1 [schnell] 仅需 1 到 4 步即可生成高质量图像。
3. 宽松的许可协议：该模型根据 apache-2.0 许可证发布，可用于个人、科学和商业目的。

💻 使用示例

基础用法

我们提供了使用 diffusers 库调用 FLUX.1 [schnell] 的示例代码。首先，安装或升级 diffusers 库：

pip install -U diffusers

然后，你可以使用 FluxPipeline 运行模型：

import torch
from diffusers import FluxPipeline

pipe = FluxPipeline.from_pretrained("black-forest-labs/FLUX.1-schnell", 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,
    guidance_scale=0.0,
    num_inference_steps=4,
    max_sequence_length=256,
    generator=torch.Generator("cpu").manual_seed(0)
).images[0]
image.save("flux-schnell.png")

更多信息请查看 diffusers 文档。

API 端点

你还可以通过以下 API 端点使用 FLUX.1 模型：

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

ComfyUI

FLUX.1 [schnell] 也可在 Comfy UI 中使用，支持基于节点的本地推理工作流。

📚 详细文档

局限性

• 此模型并非用于提供事实信息，也不具备该能力。
• 作为统计模型，该检查点可能会放大现有的社会偏见。
• 模型可能无法生成与提示相匹配的输出。
• 遵循提示的效果会受到提示风格的严重影响。

禁止使用场景

该模型及其衍生产品不得用于以下情况：

• 以任何违反适用的国家、联邦、州、地方或国际法律或法规的方式使用。
• 用于以任何方式剥削、伤害或试图剥削、伤害未成年人；包括但不限于招揽、创建、获取或传播儿童剥削内容。
• 生成或传播可证实的虚假信息和/或旨在伤害他人的内容。
• 生成或传播可用于伤害个人的个人身份信息。
• 骚扰、虐待、威胁、跟踪或欺凌个人或群体。
• 创建非自愿的裸体或非法色情内容。
• 用于对个人合法权利产生不利影响的全自动决策，或以其他方式创建或修改具有约束力的可执行义务。
• 生成或推动大规模的虚假信息宣传活动。

📄 许可证

本模型采用 apache-2.0 许可证发布，可用于个人、科学和商业目的。