Flux.jl是一个基于100%纯Julia技术栈的机器学习框架，结合原生GPU和自动微分支持，提供简洁优雅的解决方案。该框架使简单任务易于实现，并且高度可定制。适用于Julia 1.9及更高版本，支持快速模型构建与训练。了解更多信息，请参阅快速入门和文档页面。

ReactorKit是一个用于Swift应用架构的响应式和单向数据流框架。通过用户操作和视图状态的流动，提高视图的可测试性并减少代码量。支持部分集成，无需重写整个项目，兼容Storyboard。详细讲解Reactor的操作包括mutate、reduce和transform等概念，以及全局状态管理、视图通信和测试方法。

该项目为Flux图像生成模型提供LoRA和ControlNet微调脚本。使用DeepSpeed实现高效训练,并提供预训练检查点。包含详细的训练和推理指南,以及低内存模式和加速配置示例。项目计划未来发布更多ControlNet权重模型和IP-Adapters。