🚀 花卉高动态范围（LIGM）大图像生成模型

花卉高动态范围（LIGM）是一款先进的大图像生成模型，能够生成清晰度、精度和细节都令人惊叹的图像。它在生成超逼真且富有美感的图像方面具有很高的准确性，为图像合成树立了新的标准。无论是风景、物体还是场景，该模型都能呈现出生动、逼真且质量无与伦比的视觉效果。

🚀 快速开始

前提条件

• 安装必要的库：

pip install transformers diffusers torch Pillow huggingface_hub PIL io requests

使用模型的代码

from transformers import AutoTokenizer #, AutoModelForImageGeneration
from diffusers import DiffusionPipeline, FluxPipeline
import torch
from PIL import Image
import requests
from io import BytesIO

# 你的Hugging Face API令牌
API_TOKEN = "<retacted>"

# 从Hugging Face加载模型和分词器
model_name = "future-technologies/Floral-High-Dynamic-Range"
#model_name = "black-forest-labs/FLUX.1-dev"

# 模型加载的错误处理
try:
    #model = AutoModelForImageGeneration.from_pretrained(model_name, use_auth_token=API_TOKEN)
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, token=API_TOKEN)
except Exception as e:
    print(f"Error loading model: {e}")
    exit()

# 初始化扩散管道
try:
    pipe = FluxPipeline.from_pretrained(model_name)
    pipe.to("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
except Exception as e:
    print(f"Error initializing pipeline: {e}")
    exit()

# 图像生成的示例提示
prompt = "A futuristic city skyline with glowing skyscrapers during sunset, reflecting the light."

# 图像生成的错误处理
try:
    result = pipe(prompt)
    image = result.images[0]
except Exception as e:
    print(f"Error generating image: {e}")
    exit()

# 保存或显示图像
try:
    image.save("floral-hdr.png")
    image.show()
except Exception as e:
    print(f"Error saving or displaying image: {e}")
    exit()

print("Image generation and saving successful!")

✨ 主要特性

• 基于开创性的花卉AI模型，在图像合成技术方面具有里程碑意义。
• 能够生成高质量、高度详细的场景，在生成超逼真且富有美感的图像方面具有很高的准确性。
• 集成了先进技术，能够处理复杂的光照、动态范围和详细的场景构图。

📦 安装指南

安装必要的库：

pip install transformers diffusers torch Pillow huggingface_hub PIL io requests

💻 使用示例

基础用法

from transformers import AutoTokenizer #, AutoModelForImageGeneration
from diffusers import DiffusionPipeline, FluxPipeline
import torch
from PIL import Image
import requests
from io import BytesIO

# 你的Hugging Face API令牌
API_TOKEN = "<retacted>"

# 从Hugging Face加载模型和分词器
model_name = "future-technologies/Floral-High-Dynamic-Range"
#model_name = "black-forest-labs/FLUX.1-dev"

# 模型加载的错误处理
try:
    #model = AutoModelForImageGeneration.from_pretrained(model_name, use_auth_token=API_TOKEN)
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, token=API_TOKEN)
except Exception as e:
    print(f"Error loading model: {e}")
    exit()

# 初始化扩散管道
try:
    pipe = FluxPipeline.from_pretrained(model_name)
    pipe.to("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
except Exception as e:
    print(f"Error initializing pipeline: {e}")
    exit()

# 图像生成的示例提示
prompt = "A futuristic city skyline with glowing skyscrapers during sunset, reflecting the light."

# 图像生成的错误处理
try:
    result = pipe(prompt)
    image = result.images[0]
except Exception as e:
    print(f"Error generating image: {e}")
    exit()

# 保存或显示图像
try:
    image.save("floral-hdr.png")
    image.show()
except Exception as e:
    print(f"Error saving or displaying image: {e}")
    exit()

print("Image generation and saving successful!")

📚 详细文档

模型描述

花卉高动态范围（LIGM）是一款先进的大图像生成模型，能够生成清晰度、精度和细节都令人惊叹的图像。它在生成超逼真且富有美感的图像方面具有很高的准确性，为图像合成树立了新的标准。无论是风景、物体还是场景，该模型都能呈现出生动、逼真且质量无与伦比的视觉效果。

该模型最初源自花卉AI模型，该模型已成功应用于电影生成。花卉高动态范围（LIGM）集成了先进技术，能够处理复杂的光照、动态范围和详细的场景构图，使其非常适合需要高分辨率图像和逼真场景生成的应用。

该模型由未来科技有限公司设计和开发，是人工智能驱动的图像生成领域的一项突破性成就，标志着数字艺术、电影和沉浸式媒体等创意产业的重大飞跃。凭借其创造突破现实和艺术创新界限的图像的能力，该模型证明了未来科技有限公司塑造人工智能未来的承诺。

模型信息

用途

电影和动画工作室

• 目标用户：导演、动画师、视觉效果艺术家和电影制作团队。
• 影响：该模型使电影制作人能够生成逼真的场景和环境，减少对传统计算机图形和手工艺术的依赖。它为创建复杂的视觉效果提供了更快的制作时间表和经济高效的解决方案。

游戏开发者

• 目标用户：游戏设计师、开发者和3D艺术家。
• 影响：花卉高动态范围（LIGM）有助于创建高度详细的游戏世界、角色和资产。它使开发者能够节省时间和资源，专注于交互式元素，而模型则处理环境的视觉丰富性。这可以增强游戏的沉浸感和整体玩家体验。

虚拟现实（VR）和增强现实（AR）创作者

• 目标用户：VR/AR开发者、交互式媒体创作者和沉浸式体验设计师。
• 影响：用户可以快速生成逼真的虚拟环境，使VR和AR应用看起来更加真实和可信。这对于从训练模拟到娱乐等各种应用都至关重要。

艺术家和数字设计师

• 目标用户：数字艺术家、插画家和平面设计师。
• 影响：艺术家可以使用该模型生成高质量的视觉元素、场景和概念，突破他们的创作界限。该模型有助于以更快、更高效的方式可视化复杂的艺术想法。

营销和广告机构

• 目标用户：创意总监、营销人员、广告专业人士和内容创作者。
• 影响：花卉高动态范围（LIGM）使机构能够为广告、产品发布和宣传材料创建引人注目的视觉效果。这有助于企业通过为活动提供高影响力的图像在竞争激烈的市场中脱颖而出。

环境和科研人员

• 目标用户：环境科学家、研究人员和视觉数据分析人员。
• 影响：该模型可以模拟逼真的环境，有助于气候研究、生态系统建模和科学可视化等研究领域。它为研究人员提供了一个通过图像传达复杂概念的便捷工具。

内容创作者和社交媒体影响者

• 目标用户：影响者、社交媒体经理和视觉内容创作者。
• 影响：社交媒体专业人员可以轻松创建令人惊叹且引人入胜的内容。该模型提高了帖子的视觉质量，帮助用户建立更有吸引力的在线形象。

适用范围外的使用

生成误导性或有害内容

• 滥用情况：该模型不应被用于创建旨在欺骗个人或操纵公众舆论的虚假、误导性或有害图像（例如深度伪造、虚假新闻图片或恶意宣传）。
• 为何超出适用范围：该模型生成高保真度的图像，如果使用不当，可能会传播错误信息或使观众误以为经过处理的内容是真实的。

创建冒犯性、歧视性或不适当的图像

• 滥用情况：生成冒犯性、有害、歧视性或违反道德规范的内容（例如仇恨言论、色情内容或暴力内容）。
• 为何超出适用范围：花卉高动态范围（LIGM）旨在创建视觉丰富且逼真的图像，任何涉及有害主题的生成都违背了其道德使用原则，可能会造成伤害或传播负面信息。

生成过度敏感或个人数据相关的图像

• 滥用情况：生成涉及可识别个人、私人数据或利用敏感个人情况的图像。
• 为何超出适用范围：在未经同意的情况下使用该模型模拟或生成敏感、私人或可识别的个人内容侵犯了隐私权，并可能对相关个人造成有害后果。

用于自主决策系统

• 滥用情况：在没有适当人工监督的情况下，将该模型用于可能影响个人生活的自动化决策系统（例如在刑事司法、金融或医疗等高风险领域）。
• 为何超出适用范围：虽然该模型生成高质量的视觉效果，但它并非为需要逻辑、上下文决策或道德判断的任务而设计或训练，在这些情况下使用可能会导致错误或有害结果。

未经许可的大规模商业使用

• 滥用情况：在未遵守许可和道德准则的情况下，利用该模型为大规模商业目的生成图像，包括将生成的图像作为独立资产进行再分发或转售。
• 为何超出适用范围：除非有适当的许可和商业使用政策，否则该模型并非旨在大规模替代艺术家或设计师来创建商业产品。

生成不道德或不准确的科学/医学内容

• 滥用情况：使用该模型生成可能导致对现实世界数据产生错误或有害解释的科学、医学或教育内容。
• 为何超出适用范围：该模型的能力主要集中在创意和艺术图像生成，而非生成需要特定领域专业知识的科学或医学准确内容。

实时交互环境中的使用

• 滥用情况：在未进行适当优化的情况下，将该模型用于实时交互式图像生成的实时环境（例如直播或实时游戏），在这些环境中速度和一致性至关重要。
• 为何超出适用范围：该模型旨在生成高质量的图像，但对于实时交互可能无法高效或有效地执行，因为实时渲染和低延迟是必不可少的。

偏差、风险和局限性

• 文化偏差：该模型可能生成更能反映主流文化的图像，可能会低估少数族裔文化的代表性，不过在适当引导下，它仍然可以创建多样化的视觉内容。
• 性别和种族偏差：该模型可能会根据性别或种族产生刻板印象的表现，但在使用多样化的数据集进行训练时，它能够生成多样化和包容性的图像。
• 过度简化：在某些情况下，该模型可能会过度简化复杂的场景或设置，减少在高度专业化领域可能至关重要的复杂细节，同时在创意视觉任务中仍然表现出色。
• 意外解读：该模型可能生成容易被误解的图像，但可以进行调整和改进，以确保更好地符合用户意图，同时不失去其创意潜力。
• 抽象和概念局限性：虽然该模型擅长生成逼真的图像，但在可视化抽象或概念性想法方面可能不如处理现实或具体主题那样得心应手。不过，它仍然可以生成令人印象深刻、视觉上吸引人的概念。

建议

• 偏差意识：用户应注意生成内容中可能出现的文化、种族和性别偏差。积极策划和多样化训练数据集或输入提示以尽量减少此类偏差非常重要。
• 负责任使用：用户应确保以促进积极、建设性和包容性图像的方式使用该模型。对于涉及敏感或个人内容的项目，建议进行人工监督，以避免错误表述或伤害。
• 验证和事实核查：鉴于该模型无法提供准确的特定领域知识，用户应验证在需要高精度的领域（如科学、医学或历史图像）中生成内容的准确性。
• 上下文细化：由于该模型本身不理解上下文，用户应仔细细化提示，以避免输出不一致或不适当的结果，特别是在创意领域，细微差别和细节至关重要。
• 道德和负责任使用：用户必须确保该模型不被用于有害目的，如生成误导性内容、深度伪造或冒犯性图像。在所有使用场景中都应遵循道德准则和负责任的做法。

训练详情

花卉高动态范围（LIGM）模型在包含超过10亿张高质量图像的多样化和广泛数据集上进行了训练。这个庞大的数据集涵盖了广泛的视觉风格和内容，使模型能够生成高度详细和准确的图像。训练过程专注于捕捉复杂的特征、动态光照和复杂的场景，使模型能够生成具有惊人真实感和创意潜力的图像。

训练超参数

• 训练机制：bf16非混合精度

环境影响

• 硬件类型：英伟达A100 GPU
• 使用时长：45000+小时
• 云服务提供商：未来科技有限公司
• 计算区域：印度拉贾斯坦邦
• 碳排放：0（由清洁太阳能供电，未使用有害或污染性机器，环境可持续且环保！）

重要提示

⚠️ 重要提示

该模型基于[black - forest - labs/FLUX.1 - dev](https://huggingface.co/black - forest - labs/FLUX.1 - dev)，但未来科技有限公司使用自己的数据集对其进行了重大修改和改进，使其成为一个独特的原创模型。尽管它使用了FluxPipeline，但这些改进使其与众不同。该模型根据[未来科技许可证](https://huggingface.co/future - technologies/Floral - High - Dynamic - Range/blob/main/LICENSE.md)发布，不受[black - forest - labs](https://huggingface.co/black - forest - labs/FLUX.1 - dev/blob/main/LICENSE.md)的非商业限制。您可以根据[未来科技许可证](https://huggingface.co/future - technologies/Floral - High - Dynamic - Range/blob/main/LICENSE.md)自由使用、修改和分发它。虽然[black - forest - labs/FLUX.1 - dev](https://huggingface.co/black - forest - labs/FLUX.1 - dev)是非商业性的，但我们对模型进行了足够的更改，使其成为独立作品。使用前请查看我们的许可证。如有任何许可问题，请通过lambda.go.company@gmail.com联系我们。

使用建议

💡 使用建议

• 用户应注意生成内容中可能出现的文化、种族和性别偏差，积极策划和多样化训练数据集或输入提示以尽量减少此类偏差。
• 以促进积极、建设性和包容性图像的方式使用该模型，对于涉及敏感或个人内容的项目，进行人工监督。
• 验证在需要高精度的领域（如科学、医学或历史图像）中生成内容的准确性。
• 仔细细化提示，以避免输出不一致或不适当的结果，特别是在创意领域。
• 确保模型不被用于有害目的，如生成误导性内容、深度伪造或冒犯性图像，遵循道德准则和负责任的做法。

📄 许可证

该模型根据[未来科技许可证](https://huggingface.co/future - technologies/Floral - High - Dynamic - Range/blob/main/LICENSE.md)发布。