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FLUX.1-dev-Controlnet-Inpainting-Beta

FLUX.1-dev-Controlnet-Inpainting-Beta

FLUX.1-dev提供高分辨率的图像修复与细节优化

FLUX.1-dev ControlNet模型显著提升图像修复与生成效果，支持1024x1024分辨率，增强细节与提示控制。兼容FLUX.1 Turbo Alpha，优化创建流程，适用ComfyUI工作流，通过灵活调节参数实现多样化生成效果，适合追求更高细节控制的用户。

分辨率支持FLUX.1-dev开源项目图像生成模型模型优化InpaintingHuggingfaceGithub
GitHubHugging Face文档

FLUX.1-dev ControlNet Inpainting - Beta项目介绍

FLUX.1-dev ControlNet Inpainting - Beta项目是由阿里妈妈创意团队开发的一个图像修复模型，作为FLUX.1-dev-Controlnet-Inpainting-Alpha模型的改进版。该模型拥有多项关键增强功能，可以在更高分辨率和更精细的细节下生成图像。

最新动态

  • 2024年10月16日：发布了8步FLUX.1模型的一个新版本Turbo-Alpha，兼容当前的修复模型ControlNet。

关键增强功能

  1. 1024分辨率支持：该模型可以直接处理和生成1024x1024的图像，无需额外的图像放大步骤，从而提供更高质量和更详细的输出结果。
  2. 增强的细节生成：模型经过微调，可以更加细致地捕捉和再现修复区域的细节。
  3. 改善的提示控制：通过更强大的提示语解析，对生成内容提供更精确的控制。

示例展示

以下图片是使用ComfyUI工作流程生成的（点击此处下载）：

  • 控制强度(control-strength) = 1.0
  • 控制结束百分比(control-end-percent) = 1.0
  • 实际CFG(true_cfg) = 1.0
图像 & 提示输入Alpha版本Beta版本
Example 1Alpha 1Beta 1
提示：<i>'在木板上写几行“alimama creative”文字'</i>
Example 2Alpha 2Beta 2
提示：<i>'一个有大而美丽的白色翅膀的女孩'</i>
Example 3Alpha 3Beta 3
提示：<i>'红色头发'</i>

ComfyUI使用指南

可以通过下载示例ComfyUI工作流程进行尝试。

  • 使用t5xxl-FP16和flux1-dev-fp8模型进行30步推理，分辨率为1024px，H20 GPU：
    • GPU显存使用：27GB
    • 推理时间：48秒（true_cfg=3.5），26秒（true_cfg=1）

参数调节建议

参数推荐范围影响
control-strength0.6 - 1.0控制ControlNet对生成的影响。值越大，生成内容依从控制图像的程度越高。
controlend-percent0.35 - 1.0决定在去噪过程中哪一步结束ControlNet的影响。较低值在后期步骤允许更多创造性自由。
true-cfg (无分类器引导系数)1.0或3.5决定生成结果与提示的贴合程度。较高值增加提示贴合度但可能降低图像质量。

Diffusers集成

  1. 安装所需的diffusers版本：
pip install diffusers==0.30.2
  1. 克隆此仓库：
git clone https://github.com/alimama-creative/FLUX-Controlnet-Inpainting.git
  1. 在main.py中配置image_path、mask_path和prompt，然后执行：
python main.py

模型规格

  • 训练数据集：来自LAION2B和自有资源的1500万张图像
  • 最佳推理分辨率：1024x1024

许可

我们的模型权重依据FLUX.1 [dev]非商业许可发布。

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