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Qwen2vl Flux
Qwen2vl Flux
目标受众为需要进行高质量图像生成的专业人士，如设计师、艺术家和研究人员。Qwen2vl-Flux适合他们因为它提供了基于文本和视觉参考的高控制度和高质量的图像生成能力，有助于他们实现创意和研究目标。
#图像生成#多模态#视觉语言理解#深度学习普通产品开源
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产品介绍
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简介
Qwen2vl-Flux是一个结合了Qwen2VL视觉语言理解能力的FLUX框架的先进多模态图像生成模型。该模型擅长基于文本提示和视觉参考生成高质量图像，提供卓越的多模态理解和控制。产品背景信息显示，Qwen2vl-Flux集成了Qwen2VL的视觉语言能力，增强了FLUX的图像生成精度和上下文感知能力。其主要优点包括增强的视觉语言理解、多种生成模式、结构控制、灵活的注意力机制和高分辨率输出。
截图
产品特色
增强视觉语言理解：利用Qwen2VL实现更优的多模态理解。
多种生成模式：支持变体、图像到图像、修复和控制网引导的生成。
结构控制：集成深度估计和线条检测，提供精确的结构引导。
灵活的注意力机制：支持通过空间注意力控制的聚焦生成。
高分辨率输出：支持多种宽高比，最高可达1536x1024。
使用教程
1. 克隆GitHub仓库并安装依赖：使用git clone命令克隆Qwen2vl-Flux的GitHub仓库，并进入目录安装依赖。
2. 从Hugging Face下载模型检查点：使用huggingface_hub的snapshot_download函数下载Qwen2vl-Flux模型。
3. 初始化模型：在Python代码中导入FluxModel，并在指定设备上初始化模型。
4. 图像变体生成：使用模型的generate方法，输入原始图像和文本提示，选择'variation'模式生成图像变体。
5. 图像混合：输入源图像和参考图像，选择'img2img'模式，并设置去噪强度，生成混合图像。
6. 文本引导混合：输入图像和文本提示，选择'variation'模式，并设置引导比例，生成文本引导的图像混合。
7. 网格风格迁移：输入内容图像和风格图像，选择'controlnet'模式，并启用线条模式和深度模式，进行风格迁移。
流量来源
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