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FLUX.1-dev-GGUF

!!! 实验性支持仅限gpustack/llama-box v0.0.77+ !!!

模型创建者: Black Forest Labs
原始模型: FLUX.1-dev
GGUF量化: 基于stable-diffusion.cpp ac54e，由llama-box补丁。

FLUX.1 [dev]是一个120亿参数的修正流变压器，能够根据文本描述生成图像。更多信息，请阅读我们的博客文章。

主要特点

1. 前沿的输出质量，仅次于我们最先进的模型FLUX.1 [pro]。
2. 具有竞争力的提示跟随能力，与闭源替代品性能相当。
3. 使用指导蒸馏训练，使FLUX.1 [dev]更高效。
4. 开放权重以推动新的科学研究，并赋能艺术家开发创新工作流程。
5. 生成的输出可用于个人、科学和商业用途，如FLUX.1 [dev]非商业许可所述。

使用方式

我们在专门的GitHub仓库中提供了FLUX.1 [dev]的参考实现以及采样代码。鼓励开发者和创意人员在FLUX.1 [dev]基础上构建时以此为起点。

API端点

FLUX.1模型还可通过以下来源的API获取：

• bfl.ml (当前为FLUX.1 [pro])
• replicate.com
• fal.ai
• mystic.ai

ComfyUI

FLUX.1 [dev]也可在Comfy UI中使用，用于基于节点工作流的本地推理。

Diffusers

要在🧨 diffusers Python库中使用FLUX.1 [dev]，首先安装或升级diffusers：

pip install -U diffusers

然后可以使用FluxPipeline运行模型：

import torch
from diffusers import FluxPipeline

pipe = FluxPipeline.from_pretrained("black-forest-labs/FLUX.1-dev", torch_dtype=torch.bfloat16)
pipe.enable_model_cpu_offload() #通过将模型卸载到CPU节省一些VRAM。如果GPU足够强大，可以移除此行

prompt = "一只猫举着写有'hello world'的牌子"
image = pipe(
    prompt,
    height=1024,
    width=1024,
    guidance_scale=3.5,
    num_inference_steps=50,
    max_sequence_length=512,
    generator=torch.Generator("cpu").manual_seed(0)
).images[0]
image.save("flux-dev.png")

了解更多，请查看diffusers文档。

限制

• 该模型不旨在或能够提供事实信息。
• 作为统计模型，此检查点可能会放大现有的社会偏见。
• 模型可能无法生成与提示匹配的输出。
• 提示跟随能力受提示风格影响较大。

超出范围的使用

该模型及其衍生品不得用于以下用途：

• 以任何方式违反任何适用的国家、联邦、州、地方法律或国际法规。
• 出于剥削、伤害或试图剥削或伤害未成年人的目的；包括但不限于招揽、创建、获取或传播儿童剥削内容。
• 生成或传播可验证的虚假信息和/或内容以伤害他人。
• 生成或传播可用于伤害个人的个人身份信息。
• 骚扰、虐待、威胁、跟踪或欺凌个人或群体。
• 创建非自愿的裸体或非法色情内容。
• 用于完全自动化决策，对个人的法律权利产生不利影响或以其他方式创建或修改具有约束力的、可执行的义务。
• 生成或促进大规模虚假信息活动。

许可证

该模型受FLUX.1 [dev]非商业许可约束。