FLUX.1-dev-LoRA-AntiBlur

FLUX.1-dev-LoRA-AntiBlur项目介绍

FLUX.1-dev-LoRA-AntiBlur是一个基于FLUX.1-dev模型训练的功能性LoRA模型，专门用于增强深度景深效果（反模糊）。这个项目由Vadim_Fedenko在Shakker AI平台上开发，虽然看起来可能不那么花哨，但它确实能够有效地完成任务。

项目特点

1. 深度景深增强：该模型能够有效地提高图像的景深效果，使图像更加清晰和富有层次感。

2. 兼容性强：FLUX.1-dev-LoRA-AntiBlur可以与其他组件（如ControlNet）一起使用，被视为一个基础的功能性LoRA。

3. 保持图像质量：在增强景深的同时，该模型对图像质量的损害非常小。

4. 灵活使用：使用时不需要特定的触发词，推荐的缩放比例在diffusers中为1.0到1.5之间。

使用方法

使用FLUX.1-dev-LoRA-AntiBlur模型非常简单。以下是一个基本的Python代码示例：

1. 首先，需要导入必要的库并加载模型：

import torch
from diffusers import FluxPipeline

pipe = FluxPipeline.from_pretrained("black-forest-labs/FLUX.1-dev", torch_dtype=torch.bfloat16)
pipe.load_lora_weights("Shakker-Labs/FLUX.1-dev-LoRA-AntiBlur", weight_name="FLUX-dev-lora-AntiBlur.safetensors")
pipe.fuse_lora(lora_scale=1.5)
pipe.to("cuda")

2. 然后，可以通过设置提示词来生成图像：

prompt = "a young college student, walking on the street, campus background, photography"

image = pipe(prompt, 
             num_inference_steps=24, 
             guidance_scale=3.5,
             width=768, height=1024,
            ).images[0]
image.save(f"example.png")

在线使用

除了本地运行，用户还可以在Shakker AI平台上在线使用FLUX.1-dev-LoRA-AntiBlur模型。该平台提供了一个方便的在线界面，允许用户直接生成图像。

效果展示

项目提供了与原始FLUX.1-dev模型的对比示例。在相同的参数设置下，FLUX.1-dev-LoRA-AntiBlur模型生成的图像显示出更深的景深效果，同时保持了高质量的图像细节。

许可和致谢

FLUX.1-dev-LoRA-AntiBlur模型遵循flux-1-dev-non-commercial-license许可。该项目由Vadim_Fedenko开发，并得到了版权所有者的授权发布。作为一个功能性LoRA模型，它为图像生成领域提供了一个有价值的工具，特别是在增强图像景深和清晰度方面。