par lzyvegetable
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FLUX.1 schnell est un modèle d'IA spécialisé dans la génération d'images à partir de descriptions textuelles, doté de 12 milliards de paramètres. Grâce à une technologie avancée de transformation par flux rectifié, il produit des images de haute qualité en seulement 1 à 4 étapes d'inférence, rivalisant avec les solutions propriétaires fermées. Son approche, basée sur la distillation adversariale latente, le rend particulièrement efficace pour des usages créatifs ou professionnels. Le modèle est accessible sous licence Apache 2.0, autorisant son utilisation personnelle, scientifique ou commerciale sans restriction. Idéal pour les artistes, développeurs et entreprises, il se distingue par sa rapidité, sa flexibilité et son accessibilité, tout en nécessitant une utilisation responsable et éthique.
![FLUX.1 [schnell] Grid](./schnell_grid.jpeg)
FLUX.1 [schnell] 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 [schnell] can generate high-quality images in only 1 to 4 steps.apache-2.0 licence, the model can be used for personal, scientific, and commercial purposes.We provide a reference implementation of FLUX.1 [schnell], as well as sampling code, in a dedicated github repository.
Developers and creatives looking to build on top of FLUX.1 [schnell] 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 [schnell] is also available in Comfy UI for local inference with a node-based workflow.
To use FLUX.1 [schnell] 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-schnell", 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,
guidance_scale=0.0,
num_inference_steps=4,
max_sequence_length=256,
generator=torch.Generator("cpu").manual_seed(0)
).images[0]
image.save("flux-schnell.png")
To learn more check out the diffusers documentation
The model and its derivatives may not be used