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就算你是 ai 小 白,今天也能五分钟做出电影级海报。提到 ai 生图软件, make journey 和 stable diffusion 这些老牌工具想必大家都不陌生。 它们刚问世时,凭借经验的生图能力圈粉无数,但随着使用深入,问题也逐渐暴露。不仅难生成照片及真实图像,精准还原用户想要的画面更是吃力, 风格越来越偏向同质化,难以生成准确的文字。更让人头疼的是,手部远景物体结构不稳定,生图翻车成了家常便饭。 不过别担心,今天要给大家介绍的 flux 模型就是解决这些痛点的救星,它不仅能产出堪比照片的高质量图像,还在精准呈现手部细节、远景场景和控制文字生成,实现了重大突破。接下来我们就一起深入了解 flux 模型的概念分类以及安装使用方法。 首先我们要知道, flux 模型是由黑森林工作室打造的全新 ai 生图大模型,团队成员大多来自 stability ai 的 核心技术团队,它一经推出,热度就迅速飙升, 关键原因在于其生图效果远超市面上其他大模型。就拿此前口碑不错的 sd 三模型来说,其训练参数为二 b, 而 flux 模型的训练参数直接拉满到一二 b, 是 sd 三的六倍。庞大的参数支撑让 flux 模型的生图表现格外出色。 flex 模型主要分为三个版本,每个版本都有独特优势,能适配不同场景的使用需求。 flex pro 的 升图效果堪称顶尖,虽然开源但不支持直接下载到本地。 然后是 flex dv, 这个版本升图效果略逊于 pro 版本,但胜在支持本地下载使用,非常适合希望在本地操作的用户。 flex chanel 最大特点是生图速度快,仅需八步就能生成图像,且模型体积较小,方便存储和使用。 flex 模型还有几大核心优势来解决生图痛点。 一、画质顶尖对比普通大模型 flux 生成的图像在画面清晰度、物体整体结构完整性和色调还原度上都有显著优势。二、手部细节优化出色 flux 模型对于手部结构的把控十分精准,生成的手部自然逼真, 无论是近处、远处的手还是叼钻角度的手都能轻松驾驭。三、无需输入负面提示词这是 flex 模型的一大惊喜,用户生成图像时不用额外输入负面提示词。时间有限,更多精彩细节无法在此一一展开。 之后我会带领大家从最基础的纹身图开始。好,大家好,今天这节课我们学习 flux 模型的基础应用,重点拆解第一位版本标准纹身图工作流的搭建逻辑和操作要点。 其实熟悉传统纹身图工作流的同学会发现, flux 的 这套流程框架没有太多颠覆性变化,像核心的 k 彩样器、 ve 解码保存图像节点,这些和我们之前用过的标准流程是完全一样的。 首先是模型加载器的区别。传统工作流用的是 checkpoint 加载器,而 flux dev 版必须用 unit 加载器, 这是因为 flux 模型的格式和传统模型不同,只有 unit 加载器才能正确识别和调用。另外,大家应该注意到了, flux 模型不需要设置负面提示词,所以传统流程里的负面提示词节点 在这里要换成条件零化节点。当然如果用普通的 clipp 文本编码器节点也能替代,核心目的就是让 k 彩样器里的负面条件原点有正常连接,保证流程能顺畅运行。 还有一个需要特别注意的点, unit 加载器里没有独立的 v a e 原点和 clipp 原点,所以我们得要单独加两个辅助节点,双 clipp 加载器和 v a e 加载器。 双 clip 加载器是为了让 clip 文本编码器左侧的 clip 源点能正常衔接, v 一 加载器则是给 ve 解码节点提供对应的 ve 源点。接下来我们看看具体的参数设置细节。先看 unit 加载器,这里首先要选对模型,直接找到 flux 的 david 版本, 精度方面建议根据自己的显卡来定,普通显卡选 f p 八就够了。然后是双 clipp 加载器,这里的设置很明确, clipp 一 直接选 clipp 杠 l clipp 二选 t 五、文本编码器中 f p 八的选项, 这两个选项是经过实测试配 flux david 模型的,不用额外调整。至于 ve 加载器,展开之后会看到传统 ve x l ve 还有 flux 专用 ve, 这里要选 flux 专用的 ve 模型,当然这里没有特别严格的限制,只要是能适配 flux 模型的 ve 都能用。最后就是一些基础设置了, collate 节点里的提示词还有输出尺寸, 这些都根据自己的创作需求来填就行,不用纠结太多。填完之后点击生成纹身图,工作流就会正常运行了。从实际生成效果来看,画面不会有明显的结构崩坏,比如手部物体轮廓这些容易出问题的地方,表现都比较稳定。 不过由于现在用的是五幺二的分辨率,把图片放大之后会感觉清晰度不够。这个不用急,后续会专门讲解放大工作流的搭建。今天的 flux 基础工作流讲解就到这里,有需要资料整合包的朋友可以到评论区领取,我们下期见!

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flex 二推出了加速 laura, 你 只需要输入提示词,生成一张女生戴着浅黄色针织帽的照片, 帽子上绣着一句 slogan, flex 二再占 z 隐位置,采用步数,只需要设置为八步,点击运行就可以生成一张质量特别好的照片了。本期来讲,这几天刚刚推出了 flex 二 delura laura 大 模型, 这个是 flos 二团队推出的加速老软模型,你只需要八步的推理步骤,就能够生成高质量的照片了。 在这里插一句话,有同学会问, flos 二寄出的这一款加速老软模型能否再占这一枚位置,一雪前耻呢?这个答案我在视频的结尾给你揭晓。 接下来呢,你只需要点击 files and version 按钮,找到 conf file 文件,在这里有作者给你搭建好的 confui 工作流以及 flash 二 turbo laura 的 模型文件, 你只需要将它们下载到电脑本地,直接用 ctrl u i 加载工作流就可以运行了。不过我已经把这些都配置好了,你只需要跟着我打开 runninghub, 搜索电磁波 studio, 点击工作流,找到 plus 二,再战 z 隐秘之工作流,点击运行工作流,你就可以跟着我学起来了。 整个康复以外,工作流就是典型的 flas 二 dev 工作流,只不过是在这里添加了一个 laura loader 节点,在节点里加载的模型就是今天的主角 flas 二 turbo laura 模型了。 然后你在 text in code 节点输入升图提示词,最后呢,在 flas 二 schedule 的 节点输入八步,点击运行。你只需要等待两分钟,就能得到一张质量特别好的照片了。 到这里我相信同学们应该知道答案了, flas 二推出的这一款加速 lara 大 模型在 zee 妹子大模型面前显得就不是那么快了, 毕竟 zee 妹子在普通显卡上生成一张图片也只需要十秒以内,而它呢,经过加速之后还需要两分钟。不过我相信还是有部分同学对这个加速 lara 是 有需求的,毕竟 flas 推出一年多以来,基于这个模型开发的工作流还是很多的。 在视频最后呢,我还是想发表一下感想, aigc 大 模型,尤其是纹身图图生图大模型的竞争之激烈,更新换代之快速是肉眼可见的。 我们应该感谢 plus 二团队为我们开源出这么一个棒的大模型。如果说二零二五年是 aigc 大 模型的元年,那我相信二零二六年将是 aigc 快 速迭代的一年。 所以说呢,看到这里还等什么,赶紧跟着视频学起来吧!如果本期视频对你有所帮助,请关注、点赞、收藏,三点走一波,这里是电磁波 studio, 我 们下期视频见!

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