#Flux

Flux.jl

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

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。

x-flux

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。

flux-controlnet-canny-v3

此项目提供了Canny ControlNet检查点，支持FLUX.1-dev模型，并可在ComfyUI中使用。ControlNet在1024x1024分辨率下训练，旨在提升图像的真实性和细节表现。可以通过GitHub仓库中的main.py或ComfyUI自定义节点来体验模型。示例结果和输入图像位于“Files and versions”部分，提供直观的模型表现展示。

sapianf-nude-men-women-for-flux-v20fp16-fp8-flux

这是一个基于FLUX模型的FP8实验性转换项目，旨在生成高度逼真的图像。该项目使用自制脚本将原始FLUX模型转换为FP8格式，为开发者提供了测试FP8模型性能的机会。尽管目前不支持无服务器推理API，但这个转换模型在生成高质量、照片级真实图像方面具有潜力。该项目对于研究FP8格式在图像生成中的应用具有重要意义。

carnival-unchained-v10-fp8-flux

这是一个基于Carnival原始模型的实验性FP8模型转换项目，运用Flux技术融合真实与动漫风格。模型采用float8_e4m3fn格式，支持文本到图像生成，但目前仅供测试使用。由于采用特殊的浮点格式，该模型暂不支持无服务器推理API。

lyh-anime-flux-v2a1-fp8-flux

lyh-anime-flux-v2a1-fp8-flux是一款基于Flux技术的实验性动漫AI模型，支持Float8 (E4M3)精度，专注生成可爱风格图像。当前版本仍在测试阶段，转换效果待验证，暂不支持在线推理。该模型适合研究轻量级动漫生成技术的开发者探索使用。

half_illustration

Flux Dev 1模型通过结合摄影与插图，实现创意的半插图半照片图像生成。使用'形式为 TOK'以提升风格，还可在 Replicate 上运行。此模型使用 FLUX.1-dev 基础，兼容差分库，提供丰富的创意表现选择。详见相关文档了解下载与操作指引。

simplevectorflux

Simple Vector Flux是一个基于Flux.1开发的LoRA模型，用于生成简约矢量风格插画。该模型经过50张合成图像训练，可生成独立风格的矢量插画。使用'v3ct0r'和'vector'关键词触发生成，可能需要多次调整提示词以获得理想效果。模型适合创建扁平化、简约风格插画，但有时可能出现主体混合或溢出的情况。总体而言，该模型能够生成高质量的矢量风格作品。