

FLUX.1 Turbo Alpha
简介 :
FLUX.1-Turbo-Alpha是一个基于FLUX.1-dev模型的8步蒸馏Lora,由AlimamaCreative Team发布。该模型使用多头鉴别器来提高蒸馏质量,可以用于文本到图像(T2I)、修复控制网络等FLUX相关模型。推荐使用指导比例为3.5,Lora比例为1。该模型在1M开源和内部源图像上进行训练,采用对抗性训练提高质量,固定原始FLUX.1-dev变换器作为鉴别器主干,并在每层变换器上添加多头。
需求人群 :
目标受众为图像生成和编辑领域的研究人员、开发者和爱好者。FLUX.1-Turbo-Alpha模型因其高质量的图像生成能力和对修复控制网络的良好适应性,特别适合需要快速生成高质量图像的用户。
使用场景
生成一幅描述为'一个闪亮的大众面包车,车身上画有城市景观。一只微笑的树懒站在车前的草地上,穿着皮夹克、牛仔帽、苏格兰裙和领结。树懒手持一根长棍和一本大书。'的图像。
使用FLUX.1-Turbo-Alpha模型修复一张破损的图片,使其恢复原貌。
将一张普通图片通过FLUX.1-Turbo-Alpha模型转换为具有特定风格或主题的艺术作品。
产品特色
文本到图像生成:使用FLUX.1-Turbo-Alpha模型可以直接生成文本描述的图像。
修复控制网络:该模型可以很好地适应修复控制网络,加速生成效果可以很好地跟随原始输出。
多头鉴别器:使用多头鉴别器提高模型的蒸馏质量。
对抗性训练:通过对抗性训练提高生成图像的质量。
固定指导比例:在训练过程中固定指导比例为3.5,以获得更好的生成效果。
混合精度训练:使用bf16混合精度进行训练,提高训练效率。
支持多种应用场景:适用于多种图像生成和编辑任务,如图像修复、风格转换等。
使用教程
1. 导入必要的库,如torch和diffusers。
2. 创建FluxPipeline实例,从预训练模型中加载权重。
3. 将模型转移到GPU上以加速计算。
4. 加载Lora权重并融合Lora。
5. 定义生成图像的提示文本。
6. 调用pipe方法生成图像,设置相关参数如指导比例、图像尺寸、推理步骤数和最大序列长度。
7. 获取生成的图像并进行后续处理或展示。
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