BRIA 3.1

🚀 BRIA 3.1文本到图像模型

BRIA 3.1是一款全新的文本到图像模型，它仅使用完全授权的数据进行训练，能够实现高质量的图像生成。该模型为开发者提供API访问和模型权重直接访问两种方式，方便集成。它拥有40亿参数，相对轻量级，同时具备高视觉保真度和强大的提示对齐能力。

🚀 快速开始

BRIA 3.1模型可通过API、ComfyUI节点或直接获取模型权重的方式使用。若需获取模型权重，需购买商业许可证。以下是使用Diffusers库调用模型的示例代码：

pip install diffusers, hf_hub_download

from huggingface_hub import hf_hub_download
import os

try:
    local_dir = os.path.dirname(__file__)
except:
    local_dir = '.'
    
hf_hub_download(repo_id="briaai/BRIA-3.1", filename='pipeline_bria.py', local_dir=local_dir)
hf_hub_download(repo_id="briaai/BRIA-3.1", filename='transformer_bria.py', local_dir=local_dir)
hf_hub_download(repo_id="briaai/BRIA-3.1", filename='bria_utils.py', local_dir=local_dir)

import torch
from pipeline_bria import BriaPipeline

# trust_remote_code = True - allows loading a transformer which is not present at the transformers library(from transformer/bria_transformer.py)
pipe = BriaPipeline.from_pretrained("briaai/BRIA-3.1", torch_dtype=torch.bfloat16,trust_remote_code=True)
pipe.to(device="cuda")

prompt = "A portrait of a Beautiful and playful ethereal singer, golden designs, highly detailed, blurry background"
negative_prompt = "Logo,Watermark,Ugly,Morbid,Extra fingers,Poorly drawn hands,Mutation,Blurry,Extra limbs,Gross proportions,Missing arms,Mutated hands,Long neck,Duplicate,Mutilated,Mutilated hands,Poorly drawn face,Deformed,Bad anatomy,Cloned face,Malformed limbs,Missing legs,Too many fingers"

images = pipe(prompt=prompt, negative_prompt=negative_prompt, height=1024, width=1024).images[0]

✨ 主要特性

• 美学提升：能够生成各种风格（如逼真摄影、插画和图形）的极具吸引力的图像。
• 高提示对齐：确保生成的图像能精确遵循用户提供的文本描述，输出更准确、有意义。
• 合法合规：由于使用了来自领先数据合作伙伴的100%授权数据进行训练，该模型为版权和隐私侵权提供全面的法律责任保障，确保内容的道德使用。
• 归因引擎：拥有专利的归因引擎，可根据生成的图像对数据合作伙伴进行公平补偿。
• 可定制技术：提供源代码和权重，方便进行广泛的定制。

📦 安装指南

使用Diffusers库调用模型，需先安装相关依赖：

pip install diffusers, hf_hub_download

💻 使用示例

基础用法

pip install diffusers, hf_hub_download

from huggingface_hub import hf_hub_download
import os

try:
    local_dir = os.path.dirname(__file__)
except:
    local_dir = '.'
    
hf_hub_download(repo_id="briaai/BRIA-3.1", filename='pipeline_bria.py', local_dir=local_dir)
hf_hub_download(repo_id="briaai/BRIA-3.1", filename='transformer_bria.py', local_dir=local_dir)
hf_hub_download(repo_id="briaai/BRIA-3.1", filename='bria_utils.py', local_dir=local_dir)

import torch
from pipeline_bria import BriaPipeline

# trust_remote_code = True - allows loading a transformer which is not present at the transformers library(from transformer/bria_transformer.py)
pipe = BriaPipeline.from_pretrained("briaai/BRIA-3.1", torch_dtype=torch.bfloat16,trust_remote_code=True)
pipe.to(device="cuda")

prompt = "A portrait of a Beautiful and playful ethereal singer, golden designs, highly detailed, blurry background"
negative_prompt = "Logo,Watermark,Ugly,Morbid,Extra fingers,Poorly drawn hands,Mutation,Blurry,Extra limbs,Gross proportions,Missing arms,Mutated hands,Long neck,Duplicate,Mutilated,Mutilated hands,Poorly drawn face,Deformed,Bad anatomy,Cloned face,Malformed limbs,Missing legs,Too many fingers"

images = pipe(prompt=prompt, negative_prompt=negative_prompt, height=1024, width=1024).images[0]

高级用法

暂无高级用法示例。

📚 详细文档

获取访问权限

• API端点：Bria.ai
• ComfyUI：在工作流中使用
• 获取BRIA 3.1权重：需要购买许可证才能访问BRIA 3.1，以确保与数据合作伙伴的版税管理和商业使用的全面责任覆盖。
  • 如果你是初创企业或学生，可申请初创企业计划来请求访问。该计划旨在用前沿技术支持新兴企业和学术研究。
  • 立即联系我们，释放BRIA 3.1的潜力！提交上述表单即表示你同意BRIA的隐私政策和条款与条件。
• 许可证：商业许可条款和条件

使用提示

1. 建议使用负提示。
2. 微调时，使用零值而非空文本嵌入。
3. 支持多种宽高比，但分辨率总体应约为1024*1024 = 100万像素，例如：((1024,1024), (1280, 768), (1344, 768), (832, 1216), (1152, 832), (1216, 832), (960,1088)
4. 使用30 - 50步（步数越高越好）
5. 使用guidance_scale为5.0

🔧 技术细节

这些改进通过以下几个关键技术升级实现： 首先，使用先进的视觉语言模型生成的合成字幕扩充了大型数据集。然后，通过集成最先进的变压器（特别是使用MMDIT和DIT层）改进架构，并使用整流流目标进行训练。这种方法与其他开放模型（如AuraFlow、Flux和SD3）类似。BRIA 3.1还采用2D RoPE进行位置嵌入、KQ归一化以提高训练稳定性，并使用噪声偏移进行高分辨率训练。

为确保推理和微调成本可控，BRIA 3.1设计得较为紧凑，由28个MMDIT层和8个DIT层组成，总共40亿参数。仅使用T5文本编码器，避免使用CLIP以减少不必要的偏差。在空间压缩方面，使用开源的VAE f8，并确认该VAE不会给模型引入偏差。

基础模型未进行蒸馏，原生支持无分类器引导，为微调提供了充分的灵活性。

此外，BRIA 3.1在多种宽高比和分辨率上进行训练，能够原生生成水平和垂直方向的100万像素图像。

最后，还为Diffusers代码库和ComfyUI提供全面支持，便于快速实验和部署。微调代码将很快提供。

📄 许可证

• 许可证类型：bria-t2i
• 许可证链接：商业许可条款和条件

⚠️ 重要提示

模型权重需购买商业许可证才能获取。提交表单即表示同意BRIA的隐私政策和条款与条件。

💡 使用建议

1. 建议使用负提示。
2. 微调时，使用零值而非空文本嵌入。
3. 支持多种宽高比，但分辨率总体应约为1024*1024 = 100万像素。
4. 使用30 - 50步（步数越高越好）。
5. 使用guidance_scale为5.0。