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FLUX.1-Turbo-Alpha

FLUX.1-Turbo-Alpha

高效文本生成图像的蒸馏LoRA模型

FLUX.1-Turbo-Alpha是阿里妈妈创意团队基于FLUX.1-dev模型开发的8步蒸馏LoRA模型。它采用多头判别器提升蒸馏质量，适用于文本生成图像和修复控制网等任务。该模型经过100万高质量图像训练，利用对抗训练提高效果，在保持输出质量的同时大幅提升生成速度。模型推荐引导缩放值为3.5。

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FLUX.1-Turbo-Alpha项目介绍

FLUX.1-Turbo-Alpha是由阿里妈妈创意团队基于FLUX.1-dev模型开发的一个优化版本。这个项目旨在提高图像生成的效率和质量,为用户提供更快速、更高质量的AI图像创作体验。

主要特点

  1. 8步蒸馏LoRA模型：FLUX.1-Turbo-Alpha是一个经过8步蒸馏的LoRA模型,基于FLUX.1-dev模型训练而成。这种蒸馏技术大大提高了模型的效率,同时保持了高质量的输出。

  2. 多头判别器：项目团队使用了多头判别器来提升蒸馏质量,确保模型在保持高效率的同时不牺牲输出质量。

  3. 广泛适用性：该模型不仅可用于文本到图像(T2I)生成,还可应用于修复控制网络(Inpainting Controlnet)等FLUX相关模型,展现了很强的适应性。

  4. 优化参数：推荐使用的引导比例(guidance_scale)为3.5,LoRA比例(lora_scale)为1,这些参数经过精心调优,以达到最佳效果。

使用方法

FLUX.1-Turbo-Alpha模型可以通过多种方式使用:

  1. 使用Diffusers库：用户可以直接通过Diffusers库加载和使用该模型,进行文本到图像的生成。

  2. ComfyUI工作流：项目提供了用于T2I生成和修复控制网络的ComfyUI工作流,方便用户在图形界面中使用该模型。

训练细节

FLUX.1-Turbo-Alpha的训练过程十分严谨:

  1. 训练数据：使用了100万张高质量图像,包括开源和内部来源,筛选标准为美学评分6.3+且分辨率大于800。

  2. 训练方法：采用对抗训练方法提升质量,将原始FLUX.1-dev transformer作为判别器骨干,并为每个transformer层添加多个头。

  3. 训练参数：使用混合精度bf16,学习率为2e-5,批次大小为64,图像大小为1024x1024。

  4. 特殊技巧：训练过程中固定引导比例为3.5,使用时间偏移为3。

项目意义

FLUX.1-Turbo-Alpha项目代表了AI图像生成技术的一个重要进步。通过优化模型效率和保持高质量输出,该项目为创意工作者和AI爱好者提供了一个强大而高效的工具,有望在各种应用场景中发挥重要作用。

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