#FLUX.1-dev

flux-RealismLora - Flux模型写实效果增强工具:LoRA微调技术应用
模型LoRA图像生成FLUX.1-devComfyUIGithub模型微调开源项目Huggingface
flux-RealismLora项目为FLUX.1-dev模型提供LoRA微调功能,旨在提升图像生成的写实效果。XLabs AI团队开发的这一工具包含训练脚本和配置文件,支持LoRA和ControlNet微调技术。项目采用特定格式的图像数据集进行训练,并可与ComfyUI工作流程无缝集成。遵循FLUX.1 [dev]非商业许可证,flux-RealismLora为增强Flux模型的写实能力提供了实用解决方案。
FLUX.1-dev-LoRA-AntiBlur - FLUX.1-dev基础上的深度景深增强LoRA模型
AI绘图模型LoRA图像生成FLUX.1-dev深度景深GithubHuggingface开源项目
FLUX.1-dev-LoRA-AntiBlur是一个基于FLUX.1-dev的LoRA模型,旨在增强图像的深度景深效果。该模型能在保持图像质量的同时显著提升景深,并可与ControlNet等其他组件结合使用。模型使用简便,无需触发词,在diffusers中推荐使用1.0到1.5的缩放比例。用户可以通过Python代码进行本地推理,也可以在Shakker AI平台上在线生成图像。
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。
FLUX.1-dev-gguf - ComfyUI环境下的高效量化图像生成模型
模型量化Huggingface模型GithubAI绘图FLUX.1-dev开源项目ComfyUIGGUF
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。
FLUX.1-dev-gguf - 高效文本到图像生成 轻量级GGUF格式镜像
文本转图像模型图像生成FLUX.1-devGithub量化模型Huggingface开源项目GGUF
FLUX.1-dev GGUF镜像是black-forest-labs原始模型的量化版本,由city96处理。这一文本到图像生成模型采用GGUF格式,具有更小的体积和更高的部署便利性。该版本在保持原模型性能的同时,提升了运行效率,适用于多种图像生成场景。该项目遵循非商业许可协议,为开发者和研究人员提供了一个高效的图像生成工具。
flux-controlnet-collections - FLUX.1-dev专用ControlNet模型集合优化图像生成控制
图像生成Huggingface模型深度学习ControlNetGithubFLUX.1-dev开源项目ComfyUI
该项目为FLUX.1-dev模型提供了优化的ControlNet检查点,包含Canny、HED和Depth(Midas)三种模型。这些ControlNet经1024x1024分辨率训练,支持ComfyUI直接使用。项目还提供自定义节点和工作流程,便于快速实现。这些工具能够提升图像生成的精确控制,增强AI图像创作效果。
FLUX.1-dev-LoRA-add-details - FLUX.1-dev模型的真实感和细节增强LoRA
AI绘图模型真实细节增强LoRA图像生成FLUX.1-devGithubHuggingface开源项目
FLUX.1-dev-LoRA-add-details是一个针对FLUX.1-dev模型的增强LoRA,专注于提升图像真实感和细节表现,尤其优化了自然肤质效果。此LoRA无需特定触发词,建议使用1.0的缩放比例,也支持负值应用。通过FluxPipeline可轻松集成,适用于生成逼真的人物肖像和高质量插画风格图像。
FLUX.1-dev-ControlNet-Union-Pro - FLUX.1-dev系列七模式控制网络模型助力高级图像生成
模型图像生成FLUX.1-dev人工智能Github深度学习ControlNetHuggingface开源项目
FLUX.1-dev-ControlNet-Union-Pro是一款升级版控制网络模型,集成了7种控制模式。作为FLUX.1-dev-Controlnet-Union的进阶版本,该模型经过更深入的训练,提高了图像生成的精确度。它支持与其他ControlNet模型协同工作,控制强度建议设置在0.3到0.8之间。这一多功能模型能够满足各类复杂的图像生成需求,为图像创作提供更精细的控制选项。
FLUX.1-Turbo-Alpha - 高效文本生成图像的蒸馏LoRA模型
AI绘图模型图像生成FLUX.1-devGithub模型加速Lora模型Huggingface开源项目
FLUX.1-Turbo-Alpha是阿里妈妈创意团队基于FLUX.1-dev模型开发的8步蒸馏LoRA模型。它采用多头判别器提升蒸馏质量,适用于文本生成图像和修复控制网等任务。该模型经过100万高质量图像训练,利用对抗训练提高效果,在保持输出质量的同时大幅提升生成速度。模型推荐引导缩放值为3.5。
FLUX.1-dev-Controlnet-Inpainting-Beta - FLUX.1-dev提供高分辨率的图像修复与细节优化
分辨率支持FLUX.1-dev开源项目图像生成模型模型优化InpaintingHuggingfaceGithub
FLUX.1-dev ControlNet模型显著提升图像修复与生成效果,支持1024x1024分辨率,增强细节与提示控制。兼容FLUX.1 Turbo Alpha,优化创建流程,适用ComfyUI工作流,通过灵活调节参数实现多样化生成效果,适合追求更高细节控制的用户。
sitad2 - FLUX.1-dev驱动的AI图像生成LoRA模型
Replicate开源项目模型Diffusers文本生成图像FLUX.1-devGithubLoRAHuggingface
Sitad2是基于black-forest-labs/FLUX.1-dev开发的LoRA模型,通过Replicate平台训练而成。模型集成diffusers库,使用REALLISTICAIMODEL触发词进行图像生成,支持LoRA权重调整、合并和融合功能。
cameduru-xlab-flux-anime-lora - FLUX模型训练的自然光影场景LoRA
FLUX.1-devLoRAGithubStable DiffusionHuggingface图像生成AI绘图开源项目模型
该LoRA模型通过FLUX.1-dev训练,主要用于生成具有自然光影和柔和色调的图像。模型可处理人像、街拍、风景和静物等日常场景,实现kodachrome胶片质感和光线泄漏效果。其特点是还原真实的光影层次和自然色彩,适用于需要呈现真实光影氛围的图像创作。
FLUX.1-dev-Controlnet-Inpainting-Alpha - 阿里妈妈创意团队开发的FLUX图像修复控制模型
FLUX.1-devAI绘图Github开源项目Huggingface图像修复Stable DiffusionControlNet模型
阿里妈妈创意团队基于FLUX.1-dev模型开发的图像修复控制模型,采用ControlNet技术实现精准的图像修复和编辑。模型在1200万张数据集上训练,适配768x768分辨率,支持ComfyUI和Diffusers框架调用。经实测对比SDXL-Inpainting模型,在图像修复质量上展现出明显优势。目前发布alpha版本,持续改进中。
FLUX.1-dev-Controlnet-Union - 多控制模式文本到图像生成技术
模型训练开源社区FLUX.1-dev控制模式模型Github图像生成开源项目Huggingface
FLUX.1-dev-Controlnet-Union是一个整合多种控制模式的文本到图像生成工具,支持canny、tile、depth等模式。当前已经发布beta版本,旨在推动开源社区及Flux生态系统的发展。尽管模型仍在训练中,但在多ControlNets集成方面已展示出优异性能。使用FluxMultiControlNetModel,可以在特定条件下实现高效图像生成。推荐从GitHub获取最新版本以获得最佳支持。
FLUX.1-dev-Controlnet-Canny - 多尺度图像生成技术的应用及其未来潜力
FLUX.1-dev开源项目ControlNetDiffusersfuturisticGithub文本生成图像模型Huggingface
FLUX.1-dev-Controlnet-Canny项目实现了首个版本的训练,提供在多尺度下的图像生成能力。该项目依托ControlNet和Diffusers技术,以1024x1024像素规模进行训练,使用8x8的批量大小和30K次训练步数,确保模型生成稳定且高质量的图像。支持最新的Diffusers版本运行,适合生成具有未来感的都市图像演示,具有极大的应用潜力。
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