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flux-ip-adapter

针对FLUX.1-dev的IP-Adapter模型用于高质量图像生成

模型图像生成FLUX.1-devComfyUI人工智能GithubIP-AdapterHuggingface开源项目

该项目为FLUX.1-dev模型开发了IP-Adapter检查点，支持512x512和1024x1024分辨率的图像生成。模型持续优化中，并提供ComfyUI自定义节点和工作流程示例。用户可通过官方仓库或ComfyUI进行测试。目前处于beta阶段，可能需要多次尝试以获得最佳效果。项目遵循FLUX.1 Non-Commercial许可协议。

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Diffusers_IPAdapter是基于Hugging Face Diffusers的IPAdapter模型实现。该项目支持多输入图像处理、权重调整和负面图像输入，提供了统一的IPAdapter类接口。其简洁的代码结构便于维护，使用户能轻松实现高质量图像生成和编辑。这一工具适合需要精细控制图像生成的研究人员和开发者使用。
FLUX.1-dev - 高质量文本生成图像的开源AI模型
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FLUX.1-dev是一个开源的AI图像生成模型，拥有120亿参数。该模型采用整流流变换器技术，可根据文本描述生成高质量图像，在输出质量和提示跟随方面表现优异。FLUX.1-dev开放模型权重，旨在推动科研发展和艺术创新。它支持个人、科研和商业用途，可通过多种API和工具使用，为AI图像生成领域提供了新的可能性。
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FLUX.1-dev-gguf是black-forest-labs/FLUX.1-dev模型的GGUF量化版本，主要用于文本到图像的生成。此模型与ComfyUI-GGUF自定义节点完全兼容，并严格遵守原始许可条款。它为ComfyUI环境中的图像创作者提供了高效的生成工具。模型文件可以轻松部署到ComfyUI/models/unet目录中。通过量化技术，FLUX.1-dev-gguf在保持原模型性能的同时，提高了运行效率，使其成为图像生成任务的理想选择。
IP-Adapter - 轻量级图像提示适配器提升文图生成效果
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IP-Adapter是一款轻量高效的图像提示适配器,仅需22M参数即可为预训练文本到图像扩散模型提供图像提示功能。它不仅性能卓越,还可泛化到其他自定义模型,与现有控制工具兼容实现可控生成。IP-Adapter支持图像和文本提示配合使用,实现多模态图像生成,为AI图像生成领域带来新的可能性。
OpenFLUX.1 - 可定制的高速图像生成开源模型
AI绘图GithubHuggingfaceOpenFLUX.1图像生成开源开源项目模型模型微调
OpenFLUX.1是FLUX.1-schnell模型的改进版本，移除了蒸馏限制，支持进一步微调。该模型采用经典CFG方法，可在1-4步内生成高质量图像，为开发者提供了灵活的图像生成解决方案。OpenFLUX.1使用Apache 2.0许可，目前处于beta 0.1.0阶段，正在持续优化中。
flux.1-lite-8B-alpha-gguf - 量化模型转化与图像生成的精准实现
FreepikGithubHuggingface图像生成开源项目文本到图像模型量化非商业许可
通过GGUF转换，该项目实现了Freepik/flux.1-lite-8B-alpha模型的量化版本。该量化模型适用于ComfyUI-GGUF自定义节点的图像生成及文本转图像任务，同时遵循原始的限制和许可条款。模型文件需要存放在ComfyUI/models/unet路径下，安装说明请参见GitHub页面。该模型的量化转换有助于图像生成的灵活性。
mflux - Mac专用的FLUX模型AI图像生成工具
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mflux是基于Apple MLX框架的FLUX模型开源实现，为Mac设备优化的AI图像生成工具。它支持本地运行FLUX.1-Schnell模型，可生成1024x1024分辨率图像，无需云服务。项目代码简洁，专注于模型表达，适合学习和开发。未来计划支持更多FLUX模型和功能。
flux.1-lite-8B-alpha - 轻量级文本生成图像模型实现显存优化和性能提升
FLUX.1 LiteGithubHuggingface人工智能模型图像生成开源项目文生图模型模型压缩
Flux.1-lite-8B-alpha是一个经过模型蒸馏的轻量级文生图模型，在维持原有精度的基础上优化了内存占用和运行效率。模型支持文本到图像的高质量生成，可通过HuggingFace Space平台在线使用，并集成了ComfyUI工作流，为开发者提供了便捷的部署方案。
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FLUX.1-schnell-gguf是一个基于black-forest-labs/FLUX.1-schnell模型的GGUF格式转换项目，通过与ComfyUI-GGUF自定义节点集成实现文本到图像的生成。模型支持多种量化类型，安装时需将文件放置于ComfyUI/models/unet目录。该项目采用Apache-2.0开源协议发布，可用于图像生成相关的开发和研究工作。
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