简介
Regional-Prompting-FLUX是一种训练无关的区域提示扩散变换器模型,它能够在无需训练的情况下,为扩散变换器(如FLUX)提供细粒度的组合文本到图像生成能力。该模型不仅效果显著,而且与LoRA和ControlNet高度兼容,能够在保持高速度的同时减少GPU内存的使用。
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产品特色
• 细粒度的区域控制:通过区域掩码和特定提示实现对生成图像特定区域的精准控制。
• 训练无关:无需训练即可实现文本到图像的生成,降低了技术应用的门槛。
• 与LoRA和ControlNet兼容:增强了模型的灵活性和应用范围。
• 高效的推理速度:比基于RPG的实现更快,同时占用更少的GPU内存。
• 多样的示例和配置:提供了丰富的示例和配置选项,方便用户根据需求调整生成效果。
• 技术报告和代码开源:便于研究者和开发者深入了解和二次开发。
使用教程
1. 安装必要的依赖,包括diffusers库和其他Python包。
2. 克隆Regional-Prompting-FLUX仓库,并替换diffusers库中的相关文件。
3. 根据示例代码,设置基础提示、区域提示和掩码。
4. 调整图像大小、种子值和其他生成参数以满足特定需求。
5. 运行代码生成图像,并保存输出结果。
6. 根据需要调整区域控制因子设置,如掩码注入步骤和注入间隔,以优化生成效果。
流量来源
直接访问 | 51.61% | 外链引荐 | 33.46% | 邮件 | 0.04% |
自然搜索 | 12.58% | 社交媒体 | 2.19% | 展示广告 | 0.11% |
最新流量情况
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