by SicariusSicariiStuff
Open source · 3k downloads · 1 likes
FLUX.1 [dev] est un modèle d'IA générative capable de créer des images à partir de descriptions textuelles, doté de 12 milliards de paramètres. Il se distingue par une qualité de sortie proche des modèles haut de gamme, une grande précision dans le suivi des consignes et une efficacité optimisée grâce à une méthode d'entraînement innovante. Ouvert et accessible, il permet aux artistes et chercheurs d'explorer de nouvelles applications créatives ou scientifiques, tout en autorisant une utilisation commerciale sous licence non commerciale. Ses cas d'usage couvrent la création artistique, la visualisation de concepts ou encore l'illustration de projets personnels ou professionnels. Ce qui le rend particulièrement attractif, c'est son équilibre entre performance, accessibilité et flexibilité pour des usages variés.
![FLUX.1 [dev] Grid](./dev_grid.jpg)
FLUX.1 [dev] is a 12 billion parameter rectified flow transformer capable of generating images from text descriptions.
For more information, please read our blog post.
FLUX.1 [pro].FLUX.1 [dev] more efficient.FLUX.1 [dev] Non-Commercial License.We provide a reference implementation of FLUX.1 [dev], as well as sampling code, in a dedicated github repository.
Developers and creatives looking to build on top of FLUX.1 [dev] are encouraged to use this as a starting point.
The FLUX.1 models are also available via API from the following sources
FLUX.1 [pro])FLUX.1 [dev] is also available in Comfy UI for local inference with a node-based workflow.
To use FLUX.1 [dev] with the 🧨 diffusers python library, first install or upgrade diffusers
pip install -U diffusers
Then you can use FluxPipeline to run the model
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() #save some VRAM by offloading the model to CPU. Remove this if you have enough GPU power
prompt = "A cat holding a sign that says hello world"
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")
To learn more check out the diffusers documentation
The model and its derivatives may not be used
This model falls under the FLUX.1 [dev] Non-Commercial License.