FLUX.1模型概述

FLUX.1是由前Stability AI员工创立的Black Forest Labs（黑森林实验室）推出的开源图像生成模型。这款模型一经发布便引起了广泛关注，迅速成为AI图像生成领域的热门话题。作为一款革命性的产品，FLUX.1在性能上可与Midjourney V6相媲美，为用户提供了高质量的图像生成体验。

FLUX.1的诞生源于其开发团队对图像生成技术的深入研究和创新。他们在Stable Diffusion的基础上进行了优化和改进，使得FLUX.1在图像质量和生成速度上都有了显著提升。值得一提的是，FLUX.1采用了Apache 2.0许可证发布，这意味着用户可以自由使用、修改和分发该模型，为开源社区的发展做出了重要贡献。

FLUX.1的设计理念是"高性能、易用性和灵活性"。它不仅能够生成高质量的图像，还支持多种应用场景，包括文字生成图像、复杂场景生成等。此外，FLUX.1还提供了多种版本，以满足不同用户的需求，从商业应用到个人项目都能找到合适的版本。

FLUX.1与Stable Diffusion有着密切的关系。作为Stable Diffusion的"继任者"，FLUX.1继承了其优秀的图像生成能力，同时在多个方面进行了优化。例如，FLUX.1采用了更先进的模型架构，提高了生成效率；引入了新的训练技术，提升了图像质量；还增加了对多模态输入的支持，扩展了应用范围。

FLUX.1代表了当前图像生成技术的最新进展。它不仅为用户提供了强大的工具，也为AI图像生成领域的发展注入了新的活力。随着FLUX.1的普及，我们有理由相信，AI图像生成技术将会在更多领域得到应用，为人们的生活和工作带来更多便利和可能性。

FLUX.1模型版本对比

三大版本特点

FLUX.1模型提供了三个不同的版本，以满足不同用户的需求和使用场景。每个版本都有其独特的特点和优势，下面我们将对这三个版本进行详细对比。

FLUX.1 [pro] 是旗舰版本，提供最顶尖的性能和最全面的功能。它采用了最先进的技术，能够生成高质量、细节丰富、风格多样的图像。然而，这个版本是闭源的，需要通过API访问，并且是收费的。适合那些需要最高图像质量并愿意为此付费的商业用户。

FLUX.1 [dev] 是基础模型，开源且拥有非商业许可。它在性能上接近pro版本，但更适合研发和非商业应用。用户可以在此基础上进行构建和优化，以满足特定需求。这个版本适合那些希望深入研究模型架构或进行二次开发的用户。

FLUX.1 [schnell] 是基本模型的精简版本，运行速度最高可提高10倍。它在Apache 2.0许可下开源，用户可以自由使用和修改。这个版本的图像质量可能有所折衷，但速度优势明显，适合本地开发和个人使用。

技术创新点

FLUX.1模型在多个方面进行了技术创新，使其在图像生成领域脱颖而出。

FLUX.1采用了多模态架构，结合了文本、图像等多种输入方式。这种架构使得模型能够更准确地理解用户意图，生成更符合预期的图像。

FLUX.1引入了并行扩散Transformer模块。这种模块能够同时处理多个扩散步骤，提高了模型的生成效率。同时，它还能够捕捉图像中的长距离依赖关系，生成更连贯、更自然的图像。

FLUX.1还采用了流匹配训练方法。这种方法能够更有效地利用训练数据，提高模型的泛化能力。同时，它还能够减少训练时间，降低计算成本。

FLUX.1还引入了旋转位置嵌入和并行注意力层。这些技术进一步提高了模型的性能和硬件效率，使得模型能够在更短的时间内生成更高质量的图像。

FLUX.1模型的技术创新点使其在图像生成领域具有显著优势。它不仅能够生成高质量的图像，还能够提供更快的生成速度和更高的灵活性。

FLUX.1模型使用指南

本地部署ComfyUI

要在本地部署ComfyUI并使用FLUX.1模型，请按照以下步骤操作：

1. 环境配置： 操作系统：建议使用Windows 10或更高版本，或Ubuntu 20.04 LTS或更高版本。 Python版本：确保已安装Python 3.8或更高版本。 CUDA和cuDNN：如果使用NVIDIA GPU，请确保已安装CUDA 11.7或更高版本和相应的cuDNN库。 依赖库：打开命令行或终端，运行以下命令安装必要的Python库：bashpip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117pip install -r requirements.txt

下载ComfyUI： 访问ComfyUI的官方下载页面：官方下载 。 下载完成后，解压到您选择的目录中。

设置中文语言： 下载中文语言包：点击下载。 将ZIP包解压到 ComfyUI/custom_nodes 目录中。

下载FLUX.1模型： 根据您的需求选择合适的FLUX.1模型版本：

FLUX.1 [dev]：官方版本满配版，最低显存要求24G。点击下载  

FLUX.1 [dev] fp8：优化版本，建议选择此版本，最低12G显存可跑。点击下载

FLUX.1 [schnell]：4步蒸馏模型，大多数显卡可跑。点击下载

FLUX.1 [schnell] fp8：优化版本，适应更低的显卡配置。点击下载

下载完成后，将模型文件存放在 ComfyUI/models/unet/ 目录中。

下载CLIP模型： 下载 t5xxl_fp16.safetensors 或 t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors（建议选择fp8版本，如果你显存超过32G可选择fp16版本）。 下载 clip_l.safetensors 到 ComfyUI/models/clip/ 目录中：前往下载

下载VAE模型： 下载VAE模型：点击下载 将下载的VAE模型存放在 ComfyUI/models/vae/ 目录中。

1. 启动ComfyUI： 打开命令行或终端，导航到ComfyUI的根目录。 运行以下命令启动ComfyUI：bashpython main.py 启动成功后，打开浏览器访问 http://localhost:8188 即可看到ComfyUI界面。
2. 加载FLUX.1模型： 在ComfyUI界面中，找到模型加载模块。 选择刚刚下载的FLUX.1模型文件。 点击“加载模型”按钮，等待模型加载完成。
3. 生成图像： 在ComfyUI界面中，输入您的提示词。 配置生成参数，如图像尺寸、生成步数等。 点击“生成”按钮，等待图像生成完成。
4. 示例应用： https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/flux/

提示词使用技巧

FLUX.1模型的提示词使用技巧可以帮助您更好地控制生成图像的内容和风格。以下是一些基本语法和常见问题解决方法：

1. 基本语法： 关键词：使用简洁明了的关键词描述您想要的图像内容。例如，“a cat on a tree”。 修饰词：使用形容词和副词修饰关键词，增加细节。例如，“a cute cat on a tall tree”。 风格词：使用风格词指定图像的艺术风格。例如，“a cute cat on a tall tree, in the style of Van Gogh”。 负面提示词：使用负面提示词排除不需要的元素。例如，“a cute cat on a tall tree, in the style of Van Gogh, no text”。
2. 常见问题解决方法： 图像模糊：增加生成步数或使用更高质量的模型版本。 不符合预期：检查提示词是否准确描述了您想要的内容，尝试使用更具体的关键词。 风格不符：使用风格词指定您想要的艺术风格，或尝试不同的风格词。

进阶应用

FLUX.1模型不仅支持基本的图像生成，还提供了多种进阶应用功能，如LoRA训练和ControlNet使用。

1. LoRA训练： LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种微调技术，可以让您使用少量数据对FLUX.1模型进行微调，以适应特定任务或风格。 要进行LoRA训练，您需要准备训练数据，并使用FLUX.1提供的训练脚本进行训练。 训练完成后，您可以将LoRA模型加载到FLUX.1中，并使用它生成特定风格的图像。
2. ControlNet使用： ControlNet是一种控制图像生成的技术，可以让您使用草图、边缘图等控制图像的生成过程。 要使用ControlNet，您需要在提示词中指定ControlNet参数，并上传控制图像。 ControlNet可以帮助您生成更精确、更符合预期的图像。

通过以上步骤，您可以轻松地在本地部署ComfyUI并使用FLUX.1模型生成高质量的图像。希望这些指南对您有所帮助，祝您使用愉快！

FLUX.1模型性能评估

与竞品对比

为了更直观地展示FLUX.1模型的优势，我们将其与当前市场上两款主流的图像生成模型——Midjourney和Stable Diffusion进行了对比。以下是详细的性能对比表格：

从表格中可以看出，FLUX.1在多个关键指标上均表现出色：

1. 图像质量：FLUX.1和Midjourney的图像质量都达到了高水平，能够生成细节丰富、风格多样的图像。相比之下，Stable Diffusion的图像质量稍逊一筹。
2. 提示词遵循：FLUX.1在提示词遵循方面表现最为出色，能够更准确地理解用户意图，生成符合预期的图像。Stable Diffusion的提示词遵循能力也较强，而Midjourney则相对较弱。
3. 生成速度：FLUX.1的生成速度最快，能够在较短时间内生成高质量的图像。Midjourney的生成速度中等，而Stable Diffusion的生成速度较慢。
4. 开源程度：FLUX.1和Stable Diffusion均为开源模型，用户可以自由使用、修改和分发。Midjourney则是闭源模型，用户无法获取其源代码。

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