Libreflux
简介 :
LibreFLUX是一个基于Apache 2.0许可的开源版本，提供了完整的T5上下文长度，使用注意力掩码，恢复了分类器自由引导，并去除了大部分FLUX美学微调/DPO。这意味着它比基础FLUX更不美观，但有潜力更容易地微调到任何新的分布。LibreFLUX的开发秉承开源软件的核心原则，即使用困难，比专有解决方案更慢、更笨拙，并且审美停留在21世纪初。
需求人群 :
LibreFLUX的目标受众是机器学习和人工智能领域的研究人员、开发者以及爱好者。由于其开源性质，它特别适合那些希望在图像生成领域进行实验和创新，但又不希望受到专有软件限制的用户。此外，由于模型的可微调性，它也适合需要定制化图像生成解决方案的企业用户。
使用场景
研究人员使用LibreFLUX生成具有特定特征的图像，用于模式识别研究。
开发者利用LibreFLUX创建一个在线图像生成服务，允许用户输入文本描述并生成相应的图像。
爱好者使用LibreFLUX进行艺术创作，探索不同的文本提示对生成图像的影响。
产品特色
完整的T5上下文长度支持，提供更多的文本信息用于图像生成。
使用注意力掩码，优化模型性能，防止信息丢失。
恢复了分类器自由引导，增强了模型的生成能力。
去除了FLUX美学微调，使得模型更容易适应新的数据分布。
支持使用diffusers库进行模型调用，简化了使用流程。
可以进行微调，以适应特定的图像生成需求。
提供了模型的量化版本，以适应显存较小的设备。
支持在ComfyUI中使用，尽管可能存在一些兼容性问题。
使用教程
1. 安装必要的库，如torch和diffusers。
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2. 使用DiffusionPipeline从预训练模型LibreFLUX加载模型。
3. 设置提示文本和负提示文本，以指导图像生成的方向。
4. 调用模型生成图像，可以通过设置不同的参数来调整生成的图像。
5. 保存生成的图像到本地。
6. 如果需要在显存较小的设备上运行，可以使用模型的量化版本。
7. 对于更高级的用法，可以尝试对模型进行微调，以适应特定的应用场景。
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