Project Icon

mflux

Mac专用的FLUX模型AI图像生成工具

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。

图片 基于Hugging Face Diffusers实现的FLUX的MLX移植版本。

关于

在您的Mac上本地运行来自Black Forest Labs的强大FLUX模型!

理念

MFLUX(MacFLUX)是将Hugging Face Diffusers库中的FLUX实现逐行移植到Apple MLX的版本。MFLUX刻意保持简洁明了 - 网络架构是硬编码的,除了分词器外不使用配置文件。目标是拥有一个专注于表达这些模型的精简代码库(从而避免过多抽象)。MFLUX优先考虑可读性,而非通用性和性能。

所有模型都是在MLX中从头实现的,只有分词器是通过Hugging Face Transformers库使用的。除此之外,只有最少的依赖,如用于简单图像后处理的NumpyPillow

模型

  • FLUX.1-Scnhell
  • FLUX.1-Dev

安装

  1. 克隆仓库:
    git clone git@github.com:filipstrand/mflux.git
    
  2. 进入项目目录并设置虚拟环境:
    cd mflux && python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate
    
  3. 安装所需依赖:
    pip install -r requirements.txt
    

生成图像

运行提供的main.py

python main.py

或创建一个新的独立脚本,如下所示

import sys

sys.path.append("/path/to/mflux/src")

from flux_1_schnell.config.config import Config
from flux_1_schnell.flux import Flux1Schnell
from flux_1_schnell.post_processing.image_util import ImageUtil

flux = Flux1Schnell("black-forest-labs/FLUX.1-schnell")

image = flux.generate_image(
   seed=3,
   prompt="奢华的生日蛋糕美食照。中间有三根蜡烛,形状像字母拼写出'MLX'一词。完美的灯光和舒适的背景,有大型散景和浅景深。场景氛围是托斯卡纳的日落阳台。照片从蛋糕侧面拍摄。温暖诱人的光线凸显了食材的质地和色彩,营造出令人食欲大开且优雅的效果。",
   config=Config(
      num_inference_steps=2,
   )
)

ImageUtil.save_image(image, "image.png")

如果您的机器上尚未下载模型,它将开始下载过程并获取模型权重(Schnell模型约34GB大小)。

生成单张图像(使用2步推理,Schnell模型)需要2到3分钟。此实现已在两台MacBook Pro机器上测试:

  • 2021 M1 Pro (32 GB)
  • 2023 M2 Max (32 GB)

更新: 在更快的机器上,@karpathy@awni报告时间约20秒甚至更短!

等同于Diffusers实现

生成图像时只有一个随机源:初始潜在数组。在此实现中,这个初始潜在完全由输入的seed参数确定性控制。然而,如果我们导入从Diffusers实现中保存的固定潜在数组实例,那么MFLUX将生成与Diffusers实现相同的图像(假设使用固定的提示词并使用Diffusers设置中的默认参数设置)。

下面的图像说明了这种等同性。 在所有情况下,Schnell模型运行了2个时间步。 Diffusers实现在CPU模式下运行。 MFLUX的精度可以在Config类中设置。 在16位和32位精度之间切换时,最终图像通常会有明显但非常小的差异。


奢华的食物照片

图片


昏暗房间里木桌上老旧多尘的CRT显示器的细节电影感景深渲染,周围杂乱脏乱。屏幕上柔和发光的字母"FLUX"。高细节硬表面渲染

图片


写实风格,魔戒,一只蜷缩在巢穴中睡觉的小红龙,(柔焦),(光圈2.8),(焦距50mm)微距镜头f/2.8,中世纪巫师桌,(柔和)色彩,(舒适的)晨光透过附近窗户,(奇幻的)蒸汽形状,用(佳能EOS R5)拍摄,突出(宁静的)舒适感,中世纪,龙与地下城,角色扮演游戏,3D,16K,8K

图片


一位60多岁的饱经风霜的渔夫站在他的船甲板上,凝视着暴风雨中的大海。他有浓密的花白胡须,深陷的蓝眼睛,皮肤因多年阳光照射而晒黑并布满皱纹。他穿着黄色雨衣和帽子,布料上挂着水滴。他身后,乌云密布,波浪拍打着船舷。整体氛围充满紧张感,表现出对大自然力量的敬畏。

图片


意大利蛤蜊意大利面(Linguine alle vongole)的奢华美食照片,配有大量蛤蜊。完美的灯光和舒适的背景,有大型散景和浅景深。氛围是托斯卡纳日落阳台。照片从盘子侧面拍摄。意大利面闪闪发光,上面撒有帕尔马干酪和罗勒叶。温暖诱人的光线突出了食材的质地和色彩,营造出令人食欲大开且优雅的效果。

图片


当前限制

  • 图像逐一生成。
  • 不支持负面提示词。

待办事项

  • FLUX Dev实现
  • LoRA适配器
  • 命令行参数
项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术,为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务,显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台,让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型,免费访问各种图像生成与AI训练工具,从Stable Diffusion等基础模型开始,轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术,推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器,它将改变您观看视频的方式!SubCat结合了先进的人工智能技术,为您提供即时视频字幕翻译,无论是本地视频还是网络流媒体,让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台,利用前沿AI技术,为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图,再到文案生成,美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号