FLUX.1 공식 출시 이미지 편집 제품군: 복구, 확장, 깊이 맵 추출, 추출 캐니, 이미지 스타일 블렌드 포함

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오늘, 저희는 FLUX.1 도구이는 기본 텍스트 생성 이미지 모델인 FLUX.1에 제어 및 조종 기능을 추가하여 실제 이미지와 생성된 이미지의 수정 및 재창조를 지원하도록 설계된 모델 모음입니다. 게시 당시에는FLUX.1 도구 FLUX.1 [개발] 제품군에서 오픈 액세스 모델로 사용할 수 있는 네 가지 고유 기능과 FLUX.1 [프로]용 BFL API가 포함되어 있습니다:

FLUX.1 채우기: 텍스트 설명과 이진 마스크를 기반으로 실제 이미지 또는 생성된 이미지를 편집하고 확장할 수 있는 최첨단 이미지 복원(인페인팅) 및 확장(아웃페인팅) 모델입니다.
FLUX.1 깊이: 입력 이미지에서 심도 맵과 텍스트 단서를 추출하여 구조화된 안내를 위한 모델입니다.
FLUX.1 캐니: 입력 이미지에서 캐니 가장자리와 텍스트 단서를 추출하여 구조화된 안내를 위한 모델입니다.
FLUX.1 Redux: 입력 이미지와 텍스트 프롬프트의 혼합 및 재창조를 지원하는 어댑터입니다.

이번 릴리스는 연구 커뮤니티에 최첨단 기술을 제공하겠다는 두 가지 약속을 강화합니다.API를 통해 동급 최고의 기능을 제공하면서 가중치 모델을 개방합니다.. 당사는 각 도구의 FLUX.1 [프로] 버전과 함께 추론 코드와 가중치를 유도 증류를 위한 오픈 액세스로 제공합니다. FLUX.1 [개발] 버전으로 출시됩니다. 또한 다음 파트너를 통해 출시되는 모델을 사용할 수 있게 되었음을 알려드리게 되어 기쁩니다:fal.ai및복제및Together.ai및Freepik 노래로 응답 krea.ai.

다음 섹션에는 새로운 모델에 대한 자세한 정보, 성능 분석 및 액세스 방법에 대한 지침이 포함되어 있습니다. 새로운 도구를 통해 더욱 활기찬 Flux 생태계를 기대해 주시기 바랍니다.

FLUX.1 Fill을 사용한 이미지 복원 및 확장

FLUX.1 Fill은 고급 이미지 복원(인페인팅) 다음과 같은 기존 도구를 뛰어넘는 기능을 제공합니다. 표의 문자 2.0과 같은 인기 있는 오픈 소스 도구와 AlimamaCreative의 FLUX-컨트롤넷-페인팅. 이미지를 매끄럽게 편집하고 기존 이미지와 자연스럽게 블렌딩합니다.

FLUX.1 官方发布的图像编辑套件，覆盖：修复、扩展、提取深度图、提取Canny、混合图像风格 또한 FLUX.1 Fill은 다음을 지원합니다. 이미지 확장(아웃페인팅)사용자는 이미지를 원래의 경계를 넘어 확장할 수 있습니다.

FLUX.1 官方发布的图像编辑套件，覆盖：修复、扩展、提取深度图、提取Canny、混合图像风格 공개적으로 액세스 가능한 벤치마크 테스트를 수행했습니다. 다음은 다음과 같습니다.. 그 결과, Flux.1 Fill [pro]가 현재까지 가장 진보된 이미지 복원 모델로서 다른 모든 경쟁 방법보다 성능이 뛰어난 것으로 나타났습니다. 그 뒤를 이어 Flux.1 Fill [dev]가 추론 효율성 측면에서 독점 솔루션보다 뛰어난 성능을 보였습니다.

Flux.1 Fill [dev]는 Flux 개발 라이선스에 따라 사용할 수 있으며 다음을 포함합니다:

허깅 페이스에서 사용 가능한 전체 모델 웨이트: [채우기]
추론 코드는 GitHub gain

Flux.1 채우기 [프로] 사용 가능 [**]BFL API**가 사용됩니다.

FLUX.1용 캐니/뎁스를 통한 구조 조건 제어

구조적 조건부 제어는 Canny 가장자리 감지 또는 깊이 감지를 통해 이미지 변환 프로세스를 정밀하게 제어합니다. 엣지 또는 뎁스 맵을 통해 원본 이미지의 구조를 보존함으로써 사용자는 핵심 구도를 그대로 유지하면서 텍스트 안내 편집을 할 수 있습니다. 이 접근 방식은 이미지 리텍스처링에 특히 효과적입니다.

평가에서 (벤치마킹에 대한 자세한 내용은 다음은 다음과 같습니다.).FLUX.1 깊이 성능은 다음보다 우수합니다. 중간 여정 리텍스처와 같은 독점 모델입니다. 특히 FLUX.1 뎁스 [프로] 는 더 큰 출력 다양성을 제공하는 반면 FLUX.1 깊이 [개발] 깊이 인식 작업에서 보다 일관된 성능을 제공합니다. 캐니 엣지 모델의 경우 벤치마크는 다음에서 확인할 수 있습니다. 다음은 다음과 같습니다.(수학.) 속FLUX.1 캐니 [프로] 를 최고의 모델로 선정했으며, 그 다음으로는 FLUX.1 캐니 [개발].

FLUX.1 캐니/뎁스는 최대 성능을 위한 풀 모델과 개발 편의성을 위한 FLUX.1 [개발] 기반의 LoRA 버전 두 가지로 제공됩니다.

플럭스 뎁스/캐니 [개발용]은 플럭스 개발자 라이선스에 따라 사용할 수 있습니다:

전체 모델 웨이트는 허깅 페이스를 통해 확인할 수 있습니다:[깊이] [캐니]
LoRA 가중치는 허깅 페이스를 통해 사용할 수 있습니다:[깊이] [캐니]
추론 코드는 다음을 통해 액세스할 수 있습니다. GitHub gain

플럭스.1 뎁스/캐니 [프로]는 다음을 채택할 수 있습니다. BFL API Get.

FLUX.1 Redux를 사용한 이미지 변형 및 스타일화

FLUX.1 Redux는 이미지 변형을 생성하기 위한 모든 FLUX.1 기본 모델용 어댑터입니다. 입력 이미지를 사용하면 FLUX.1 Redux는 약간의 변형이 있는 이미지를 재현하여 주어진 이미지를 최적화할 수 있습니다.

FLUX.1 官方发布的图像编辑套件，覆盖：修复、扩展、提取深度图、提取Canny、混合图像风格 복잡한 워크플로우에 자연스럽게 통합되어 큐 단어를 통해 이미지 스타일을 지정할 수 있습니다. 사용자는 API를 통해 이미지와 큐 단어를 제공하여 스타일을 완성할 수 있습니다. 이 기능은 최신 FLUX 1.1 [프로] Ultra 이 모델에서 지원되는 이 기능은 입력 이미지와 텍스트 프롬프트를 결합하여 유연한 종횡비로 고품질의 4메가픽셀 출력을 생성할 수 있습니다.

우리의 벤치마킹 는 FLUX.1 Redux가 이미지 변형 생성에서 최첨단 성능을 달성한다는 것을 보여줍니다.

Flux.1 Redux [개발용]은 Flux 개발자 라이선스에 따라 사용할 수 있습니다: