FLUX.1 Lanzamiento oficial de la suite de edición de imágenes que incluye: Reparación, Ampliación, Extracción de mapa de profundidad, Extracción de Canny, Mezcla de estilos de imagen

Hoy nos complace publicar FLUX.1 HerramientasSe trata de un conjunto de modelos diseñado para añadir control y direccionalidad a nuestro modelo base de imágenes generadas por texto, FLUX.1, con el fin de apoyar la modificación y recreación de imágenes reales y generadas. En el momento de su publicación, elHerramientas FLUX.1 Contiene cuatro características únicas que estarán disponibles como modelos de acceso abierto en la familia FLUX.1 [dev], así como en la API BFL para FLUX.1 [pro]:

• FLUX.1 Relleno: Modelos punteros de restauración (inpainting) y ampliación (outpainting) de imágenes que pueden editar y ampliar imágenes reales o generadas a partir de descripciones textuales y máscaras binarias.
• FLUX.1 Profundidad: Un modelo de orientación estructurada mediante la extracción de mapas de profundidad y pistas textuales a partir de imágenes de entrada.
• FLUX.1 Canny: Un modelo para la orientación estructurada mediante la extracción de bordes Canny y pistas textuales de la imagen de entrada.
• FLUX.1 Redux: Adaptador que permite mezclar y recrear imágenes de entrada y mensajes de texto.

Este lanzamiento refuerza nuestro doble compromiso de proporcionar a la comunidad investigadora los últimos avancesModelos de ponderación abiertos al tiempo que se ofrecen las mejores funciones de su clase a través de API. Publicamos en la API de BFL cada herramienta de FLUX.1 [pro] versión, al tiempo que proporciona códigos de inferencia y ponderaciones como acceso abierto para guiar la destilación FLUX.1 [dev] Versión. Además, nos complace anunciar que los modelos que publiquemos estarán disponibles a través de los siguientes socios:fal.aiyReplicaryJuntos.aiyFreepik responder cantando krea.ai.

Las siguientes secciones contienen información detallada sobre los nuevos modelos, análisis de rendimiento e instrucciones sobre cómo acceder a ellos. Esperamos ver cómo el vibrante ecosistema Flux se enriquece aún más con estas nuevas herramientas.

Restauración y ampliación de imágenes con FLUX.1 Fill

FLUX.1 Fill introduce un Restauración de imágenes (inpainting) que van más allá de las herramientas existentes, como Ideograma 2.0 y herramientas populares de código abierto como AlimamaCreative's FLUX-Controlnet-Inpainting. Edita imágenes a la perfección y se funde de forma natural con las imágenes existentes.

Además, FLUX.1 Fill admite el Expansión de la imagen (outpainting)El usuario puede ampliar la imagen más allá de los límites originales.

Hemos realizado una prueba comparativa con aquí están. Los resultados muestran que Flux.1 Fill [pro] supera a todos los demás métodos de la competencia como el modelo de restauración de imágenes más avanzado hasta la fecha. Le sigue Flux.1 Fill [dev], que supera a las soluciones propietarias en términos de eficacia de la inferencia.

Flux.1 Fill [dev] está disponible bajo la Licencia de Desarrollo de Flux y contiene lo siguiente:

• Pesos del modelo completo disponibles en Hugging Face: [Rellene]
• El código de inferencia se encuentra en GitHub ganar

Flux.1 Relleno [pro] Disponible enBFL API**].

Control del estado estructural con Canny / Profundidad para FLUX.1

El Control Condicional Estructural mantiene un control preciso sobre el proceso de transformación de la imagen mediante la detección de bordes Canny o la detección de profundidad. Al preservar la estructura de la imagen original mediante mapas de bordes o profundidad, los usuarios pueden realizar ediciones guiadas por texto manteniendo intacta la composición central. Este enfoque es especialmente eficaz en la retexturización de imágenes.

En nuestra evaluación (véase aquí están).FLUX.1 Profundidad El rendimiento es mejor que A mitad de camino modelos propios como ReTexture. En particular FLUX.1 Profundidad [pro] proporciona una mayor versatilidad de salida, mientras que el FLUX.1 Profundidad [dev] un rendimiento más consistente en tareas de percepción de la profundidad. Para el modelo de bordes Canny, se pueden encontrar puntos de referencia en aquí están(matemáticas) géneroFLUX.1 Canny [pro] como mejor modelo, seguido de FLUX.1 Canny [dev].

FLUX.1 Canny / Depth está disponible en dos versiones: el modelo completo para obtener el máximo rendimiento, y una versión LoRA basada en FLUX.1 [dev] para facilitar el desarrollo.

Flux Depth / Canny [dev] está disponible bajo la licencia Flux Dev:

• Los pesos de los modelos completos están disponibles a través de Hugging Face:[Profundidad] [Canny]
• Las pesas LoRA están disponibles a través de Hugging Face:[Profundidad] [Canny]
• Se puede acceder al código de inferencia a través de GitHub ganar

Flux.1 Profundidad / Canny [pro] puede adoptar API BFL Consíguelo.

Variaciones de imagen y estilización con FLUX.1 Redux

FLUX.1 Redux es un adaptador de todos los modelos base de FLUX.1 para generar variantes de imagen. Con la imagen de entrada, FLUX.1 Redux puede reproducir imágenes con ligeras variaciones, optimizando así una imagen determinada.

Se integra de forma natural en flujos de trabajo más complejos, permitiendo la estilización de imágenes mediante palabras clave. A través de nuestra API, los usuarios pueden proporcionar imágenes y palabras clave para completar la estilización. Esta función está disponible en nuestro último FLUX 1.1 [pro] Ultra Este modelo es capaz de combinar imágenes de entrada e indicaciones de texto para producir una salida de 4 megapíxeles de alta calidad con relaciones de aspecto flexibles.

nuestra evaluación comparativa muestra que FLUX.1 Redux alcanza un rendimiento puntero en la generación de variantes de imagen.

Flux.1 Redux [dev] está disponible bajo la licencia Flux Dev:

• Los pesos de los modelos pueden obtenerse de Cara de abrazo: [Redux]
• Se puede acceder al código de inferencia a través de GitHub ganar

Flux.1 Redux compatible con FLUX1.1 [pro] Ultra está disponible a través de la aplicación API BFL Consíguelo.

Esperamos que la comunidad desarrolle más ideas utilizando nuestro nuevo conjunto de herramientas. Se puede acceder a él a través de [api.bfl.mlPruebe nuestra API.