Flux 2官網(wǎng)

FLUX 2 Dev是Black Forest Labs推出的用于圖像生成和編輯的開(kāi)源權(quán)重320億參數(shù)整流流Transformer模型。其核心優(yōu)勢(shì)在于提供前沿品質(zhì)的開(kāi)源權(quán)重用于生產(chǎn)級(jí)圖像生成，支持多參考編輯以保持角色風(fēng)格和品牌一致性，擁有32K令牌的長(zhǎng)上下文VLM以處理詳細(xì)提示和布局，并且設(shè)計(jì)了適用于RTX邊緣和云的量化變體。該模型結(jié)合了整流流Transformer、高分辨率VAE、長(zhǎng)上下文VLM和自適應(yīng)調(diào)度器，在質(zhì)量和速度上表現(xiàn)出色。價(jià)格方面未提及，其定位是為團(tuán)隊(duì)提供高質(zhì)量圖像生成和編輯解決方案，助力快速交付高質(zhì)量視覺(jué)效果。

Flux 2是什么

Flux 2 Dev是Black Forest Labs推出的一款強(qiáng)大的開(kāi)源圖像生成與編輯模型，它基于320億參數(shù)的整流流Transformer架構(gòu)。其核心亮點(diǎn)在于提供前沿品質(zhì)的開(kāi)源權(quán)重，賦能生產(chǎn)級(jí)圖像生成，并且支持創(chuàng)新的多參考編輯功能，能夠精準(zhǔn)地保持角色風(fēng)格和品牌一致性。此外，它還配備了32K令牌的長(zhǎng)上下文視覺(jué)語(yǔ)言模型（VLM），能夠處理極其詳細(xì)的提示和復(fù)雜的布局。Flux 2 Dev還提供了適用于RTX邊緣和云部署的量化變體，兼顧了性能和效率。該模型整合了整流流Transformer、高分辨率VAE、長(zhǎng)上下文VLM和自適應(yīng)調(diào)度器等先進(jìn)技術(shù)，在圖像質(zhì)量和生成速度上均表現(xiàn)出色。雖然價(jià)格信息未公開(kāi)，但其定位清晰，旨在為團(tuán)隊(duì)提供高質(zhì)量的圖像生成和編輯解決方案，助力快速交付出色的視覺(jué)效果。

Flux 2的主要功能

Flux 2 Dev在圖像生成和編輯方面提供了豐富的功能，使其成為創(chuàng)意專(zhuān)業(yè)人士和開(kāi)發(fā)者的理想選擇：

• 多參考編輯： 允許用戶(hù)混合最多10張參考圖像，確保在生成圖像時(shí)，角色、品牌和整體風(fēng)格能夠保持高度一致。這對(duì)于需要統(tǒng)一視覺(jué)語(yǔ)言的項(xiàng)目至關(guān)重要。
• 高分辨率輸出： 模型能夠生成高達(dá)4MP（相當(dāng)于4K級(jí)別）的高分辨率圖像。在文本渲染、光照效果、手部和面部細(xì)節(jié)表現(xiàn)上均有顯著改進(jìn)，滿(mǎn)足對(duì)圖像質(zhì)量的嚴(yán)苛要求。
• 高效推理： 采用整流流采樣和引導(dǎo)蒸餾技術(shù)，顯著減少了推理步驟和引導(dǎo)比例，從而實(shí)現(xiàn)更快的圖像生成迭代，大幅提升工作效率。
• 長(zhǎng)上下文VLM： 內(nèi)置32K令牌的視覺(jué)語(yǔ)言編碼器，能夠理解并遵循非常長(zhǎng)的文本提示、復(fù)雜的布局指令，甚至十六進(jìn)制顏色代碼，從而實(shí)現(xiàn)更精細(xì)、更準(zhǔn)確的圖像生成。
• 靈活部署： Flux 2 Dev支持多種部署方式，包括Hugging Face、Cloudflare Workers AI、RTX FP8/FP4管道以及ComfyUI模板，用戶(hù)可以根據(jù)自己的環(huán)境和需求選擇最合適的部署方案。
• 生態(tài)系統(tǒng)支持： 模型兼容Diffusers庫(kù)，提供量化變體以?xún)?yōu)化性能，支持控制提示和擴(kuò)展API，方便與其他工具集成，拓展更多可能性。
• 自適應(yīng)調(diào)度： 采用自定義的整流流調(diào)度器，在草稿階段所需步驟更少，并通過(guò)引導(dǎo)蒸餾將引導(dǎo)信息融入權(quán)重，自適應(yīng)地調(diào)整生成過(guò)程以滿(mǎn)足不同需求。
• 局部編輯： 支持通過(guò)提示嵌入和圖像掩碼進(jìn)行局部圖像編輯，結(jié)合多圖像輸入和控制提示（如深度、姿態(tài)、分割），可以實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像特定區(qū)域的精細(xì)化調(diào)整。

Flux 2的使用方法

Flux 2 Dev提供了多種使用方式，滿(mǎn)足不同用戶(hù)的技術(shù)背景和需求：

1. 在Hugging Face上使用：
   • 首先，導(dǎo)入必要的Python庫(kù)，如`torch`和`diffusers`。
   • 接著，加載預(yù)訓(xùn)練的`Flux2Pipeline`模型。
   • 設(shè)置好運(yùn)行環(huán)境，包括設(shè)備（CPU/GPU）、數(shù)據(jù)類(lèi)型以及模型倉(cāng)庫(kù)ID。
   • 定義你的文本提示（prompt）、推理步驟（num_inference_steps）、引導(dǎo)比例（guidance_scale）等參數(shù)。
   • 最后，調(diào)用管道生成圖像，并將其保存。
2. 在Cloudflare Workers AI上部署：
   • 利用Cloudflare Workers AI的邊緣計(jì)算能力，將Flux 2 Dev部署到邊緣節(jié)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)低延遲、全球覆蓋的圖像生成服務(wù)。
3. 優(yōu)化性能：
   • 可以通過(guò)使用量化變體（如4位模型）、利用權(quán)重流（weight streaming）以及引導(dǎo)蒸餾（guided distillation）等技術(shù)來(lái)優(yōu)化模型性能。
   • 根據(jù)你的GPU硬件和具體需求，選擇最適合的優(yōu)化策略。
4. 多圖像輸入（多參考編輯）：
   • 當(dāng)需要保持角色風(fēng)格和品牌一致性時(shí)，輸入2到10張參考圖像，模型會(huì)根據(jù)這些參考圖像進(jìn)行生成，確保視覺(jué)風(fēng)格的統(tǒng)一。
5. 局部編輯：
   • 利用提示嵌入（prompt embeddings）和圖像掩碼（image masks）來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像特定區(qū)域的編輯。
   • 結(jié)合控制提示，如深度圖（depth maps）、姿態(tài)圖（pose maps）或分割圖（segmentation maps），可以對(duì)圖像進(jìn)行更精細(xì)、更具控制力的局部調(diào)整。

Flux 2的產(chǎn)品價(jià)格

Flux 2 Dev作為一款開(kāi)源模型，其模型權(quán)重是免費(fèi)提供的。用戶(hù)可以下載和使用這些權(quán)重進(jìn)行圖像生成和編輯。然而，在實(shí)際部署和使用過(guò)程中，可能會(huì)產(chǎn)生相關(guān)的計(jì)算資源成本，例如云服務(wù)費(fèi)用（如Cloudflare Workers AI的API調(diào)用費(fèi)用）、GPU使用成本等。具體的成本取決于用戶(hù)選擇的部署方式和使用量。

Flux 2常見(jiàn)問(wèn)題

如何確保多參考編輯時(shí)角色風(fēng)格的一致性？
您可以通過(guò)提供多達(dá)10張高質(zhì)量的參考圖像，并在提示中明確描述您希望保持的角色特征和風(fēng)格。模型會(huì)綜合分析這些參考圖像，最大限度地保持生成圖像在角色、服裝、場(chǎng)景和整體氛圍上的一致性。

Flux 2 Dev生成的圖像分辨率上限是多少？
Flux 2 Dev最高可以生成4MP（約4K級(jí)別）分辨率的圖像。同時(shí)，在文本渲染、光照、面部和手部細(xì)節(jié)方面也有顯著提升，能夠滿(mǎn)足對(duì)高細(xì)節(jié)圖像的需求。

我可以在沒(méi)有強(qiáng)大GPU的情況下使用Flux 2 Dev嗎？
是的，F(xiàn)lux 2 Dev提供了多種優(yōu)化選項(xiàng)，包括量化變體（如FP8/FP4），這使得它能夠在性能受限的硬件上運(yùn)行，甚至支持在Cloudflare Workers AI這樣的邊緣計(jì)算環(huán)境中進(jìn)行部署。對(duì)于本地部署，建議至少使用支持CUDA的NVIDIA GPU以獲得最佳性能。

Flux 2官網(wǎng)入口網(wǎng)址

https://flux-2.dev

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