flux模型有哪些

以下是关于 ComfyUI Flux 的教程： 安装及使用： 模型放置： t5xxl_fp16.safetensors：放在 ComfyUI/models/clip/目录下。 clip_l.safetensors：放在 ComfyUI/models/clip/目录下。 ae.safetensors：放在 ComfyUI/models/vae/目录下。 flux1dev.safetensors：放在 ComfyUI/models/unet/目录下。 下载地址： 如果 GPU 性能不足、显存不够，底模可以使用 fp8 的量化版模型，速度会快很多，下载地址：https://huggingface.co/Kijai/fluxfp8/tree/main 工作流下载：上面提供的工作流复制即可，或者使用官方原版的图片链接 https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/flux/flux_dev_example.png ，将工作流或图片拖拽到 ComfyUI 里。 ComfyUI 共学相关： 插画提效成果显著，原本需要 200 人美术团队一年多完成的 1 万多张动画插画，最终不到 10 人用半年完成。 课程从零基础开始，从认识 config、UI 及行业概念讲起，逐步深入到环境部署、底层技术概念、提示词等内容。 介绍 config 牛角尖大王系列，包括 control net、IP Adapter、图像放大、mask 等部分，阐述了它们的作用和玩法。 具备搭建复杂工作流能力，学习相关知识后初步具备搭建复杂工作流能力，会拆解分析网上热门工作流。 解决 config UI 报错问题，报错问题可分为网络、模型、工作流搭建、环境等方面，安装新插件时可参考项目地址的 requirement 文档。 规划实战案例思路，目前想到了三个实战案例的思路。 关于 config UI 生态及相关技术的分享，郭佑萌介绍课程提纲，包括课程可能的扩充、回顾总结及重点讲解 Flux 模型，实际课程不严格按大纲走，会根据大家接受程度和安排进行共学。

以下是一些可能有助于让 FLUX 生成的人物更像真人照片的建议： 1. 尝试使用特定的提示词，例如“abstract network out of glass made of holographic liquid crystal, dark background, blue light reflections, symmetrical composition, centered in the frame, highly detailed, hyperrealistic, cinematic lighting, in the style of Octane Rende ar 16:9 style raw personalize v 6.1”。 2. 可以训练 FLUX Lora 模型，如褪色胶片风格，推荐权重 0.6 0.8，人像会偏向复古褪色的胶片风格。 3. 对于生成人物，还可以参考 XLabsAI 发布的不同 Lora，如 mjv6_lora（Midjourney 风格）、realism_lora（写实风格）等，并使用相应的示例进行参考和调整。 4. 您还可以从以下地址下载相关的 Lora：https://hfmirror.com/Kijai/fluxlorascomfyui/tree/main/xlabs

在 ComfyUI 中使用 FLUX 大模型让多次生成的人物一致的方法如下： 控制人物在多场景、多个姿势下的一致性有很多方法，课程后期会介绍。 对于多张图输出的显示问题，一次产出多张图在预览窗口目前不能并排显示。 Lora 的刷新：将 Lora 丢到文件夹后，多点几次刷新即可，Web UI 中 Lora 库有刷新按钮。 另外，在 Midjourney 中，人物一致性已上线，其操作如下： DavidH 介绍：Hey @everyone @here we're testing a new "Character Reference" feature today This is similar to the "Style Reference" feature, except instead of matching a reference style it tries to make the character match a "Character Reference" image. 具体操作：Type cref URL after your prompt with a URL to an image of a character. You can use cw to modify reference 'strength' from 100 to 0. strength 100 . 适用范围：This feature works best when using characters made from Midjourney images. It's not designed for real people / photos . 网页端操作：How does it work on the web alpha? Drag or paste an image into the imagine bar, it now has three icons. Selecting these sets whether it is an image prompt, a style reference, or a character reference. Shift + select an option to use an image for multiple categories. 在 ComfyUI 中处理模型连接和提示词相关问题，如让两个模型同时起作用的操作： 加入一个新节点，右键点击 【新建节点】 【实用工具】 【Primitive 元节点】。 在文本节点上单击右键，选择【转换文本为输入】，此时文本节点上就多了一个文本的连接点。 将元节点与文本节点相连接，元节点就变成了正向提示词的输入框。同理，可以将负向提示词框也用元节点代替。 再复制出一套正负提示词节点，一套给 base 模型，一套给 refiner 模型。然后，base 模型的那一套输出给第一个采样器节点，refiner 模型的那一套输出给第二个采样器节点。

Flux 工作流相关内容如下： 安装及使用：如果 GPU 性能不足、显存不够，底模可以使用 fp8 的量化版模型，速度会快很多。ae.safetensors 和 flux1dev.safetensors 的下载地址为：https://huggingface.co/Kijai/fluxfp8/tree/main 。最后下载 dev 的工作流，可使用上面提供的工作流，或者下面官方原版的图片链接，图片导入 ComfyUI 就是工作流：https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/flux/flux_dev_example.png 。打开 ComfyUI，把工作流或图片拖拽到 ComfyUI 里。 随机提示词+FLux NF4 模型文生图工作流。 FLUX 的周边生态发展迅速，具体的 Lora 包括 mjv6_lora、动漫 Lora、写实 Lora、迪士尼 Lora、风景_lora、艺术 Lora 。Xlabs Lora 下载：https://huggingface.co/XLabsAI/fluxRealismLora 。另外社区也开始利用训练脚本训练 Lora 了，比如这个，支持 FLUX Lora、ControlNet 的加载，支持文生图、图生图。

以下是关于 Flux 的 lora 模型训练的相关信息： Flux GGUF 模型：https://huggingface.co/city96/FLUX.1devgguf/tree/main GGUF 配套节点插件：https://github.com/city96/ComfyUIGGUF 在最新版本的 ComfyUI 中，GGUF 的节点插件可在 Manager 管理器中搜到下载安装，但 NF4 的配套节点插件搜不到。 注意使用精度优化的低配模型时，工作流和原版不同。把官方的 fp8 工作流中底模的节点换成 NF4 或者 GUFF 即可。 相关生态发展迅速，有 Lora、Controlnet、IPadpter 相关生态建设，字节最近发布的 Flux Hyper lora 可用于 8 步快速生图。下节将先讲讲 Flux 的 lora 训练。

以下是 Flux 的 Lora 模型训练教程： 首先，您需要下载相关模型，如 t5xxl_fp16.safetensors、clip_l.safetensors、ae.safetensors、flux1dev.safetensors。 Flux GGUF 模型可从以下链接获取：https://huggingface.co/city96/FLUX.1devgguf/tree/main ，同时还有 GGUF 配套节点插件及 GGUF 节点包：https://github.com/city96/ComfyUIGGUF 。在最新版本的 ComfyUI 中，GGUF 的节点插件可在 Manager 管理器中搜到下载安装，但 NF4 的配套节点插件则搜不到。 如果您的显卡是 16G 的，右键 16G 那个 train_flux_16GLora 的文件；如果您的显卡是 24G 或更高的，右键 24G 那个 train_flux_24GLora 的文件。（DB 全参微调对硬件要求更高，内存 32G 不行）即使是 train_flux_24GLora 的方式，也建议内存尽量高于 32G 以避免意外。 右键用代码编辑器方式打开文件（图中右边红框的两种任意一种均可，没有可以下载一下）。开头的绿色部分不用动，理论上只改红色部分：底模路径、VAE 路径、数据集路径，还有下面的 clip 路径和 T5xxl 路径。如果相关模型在一个文件夹里，路径填写会更简单；如果不在，要准确找到并复制 flux1dev 底模的文件路径，注意检查双引号的使用，避免多双引号、漏双引号或路径错误。训练集的路径要注意是到 train 截止。在 SD3 训练相关参数那里，还有部分路径需要设置。

根据目前的测评报告，在国内大模型中，得分较高的有文心一言 4.0（API），其总分 79.02 分。在工具使用的测评中，智谱清言表现不俗，取得 83.78 的高分，排名国内模型第一。过去八个月国内模型在 SuperCLUE 基准上的第一名多次为文心一言 4.0。综合来看，国内大模型在不断进步，与国外模型的差距在逐渐缩小，但不同模型在不同方面的表现各有优劣。

以下是关于本地知识库系统如何利用大语言模型的相关内容： 一、部署大语言模型 1. 下载并安装 Ollama 根据电脑系统，从 https://ollama.com/download 下载 Ollama。 下载完成后，双击打开，点击“Install”。 安装完成后，将 http://127.0.0.1:11434/ 复制进浏览器，若出现相关字样则表示安装完成。 2. 下载 qwen2:0.5b 模型（0.5b 方便测试，设备充足可下载更大模型） Windows 电脑：点击 win+R，输入 cmd 点击回车。 Mac 电脑：按下 Command（⌘）+ Space 键打开 Spotlight 搜索，输入“Terminal”或“终端”，选择“终端”应用程序。 复制相关命令行并粘贴回车，等待自动下载完成。（下载久了若卡住，鼠标点击窗口，键盘点空格可刷新） 二、了解 RAG 利用大模型的能力搭建知识库是 RAG 技术的应用。在进行本地知识库搭建实操前，需对 RAG 有大概了解。大模型训练数据有截止日期，当需要依靠不在训练集中的数据时，主要通过检索增强生成 RAG 实现。RAG 应用可抽象为 5 个过程： 1. 文档加载：从多种来源加载文档，LangChain 提供 100 多种不同的文档加载器，包括 PDF 等非结构化数据、SQL 等结构化数据以及代码等。 2. 文本分割：文本分割器把 Documents 切分为指定大小的块，称为“文档块”或“文档片”。 3. 存储：涉及将切分好的文档块嵌入转换成向量形式，并将向量数据存储到向量数据库。 4. 检索：通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 三、通过 Open WebUI 使用大模型 1. 首先访问相关网址，打开页面时使用邮箱注册账号。 2. Open WebUI 一般有两种使用方式： 聊天对话。 RAG 能力，可让模型根据文档内容回答问题，这是构建知识库的基础之一。 3. ChatGPT 访问速度快、回答效果好的原因： 快：GPT 大模型部署的服务器配置高。 好：GPT 大模型的训练参数多、数据更优以及训练算法更好。

算法和模型是相互关联但又有所区别的概念。 模型是对问题或现象的一种抽象表示，它描述了数据之间的关系和模式。例如，在卷积神经网络（CNN）中，其结构就是一种模型，主要用于模式识别任务。 算法则是用于解决问题或实现模型的一系列步骤和方法。在 AI 领域，算法用于训练和优化模型。比如在自然语言处理和图像识别中，某些算法能够使 CNN 在计算上更有效、更快速，从而击败大多数其他算法。 随着我们对大脑工作机制的认知加深，神经网络的算法和模型也会不断发展和进步。 同时，在确保 AI 模型的道德和伦理性方面，也涉及到一系列的算法设计和处理步骤，如数据清洗、算法设计以减少偏见和不公平性、制定道德和伦理准则、保持透明度、接收用户反馈、持续监控、人工干预以及对相关人员进行教育和培训等。 另外，生成式人工智能模型正在从根本上改变我们与计算机的关系，使其有可能成为我们的伴侣，这也对我们对关系的定义提出了新的挑战。

以下是一些与预测人的行为或将来发展相关的大模型信息： 斯坦福大学和谷歌的生成式智能体能够产生令人信服的人类行为代理。相关链接：https://syncedreview.com/2023/04/12/stanfordugooglesgenerativeagentsproducebelievableproxiesofhumanbehaviours/ 关于大模型的未来展望，认为它们将能够读取和生成文本，拥有更丰富的知识，具备多种能力，如查看和生成图像与视频、听取发声创作音乐、利用系统 2 进行深入思考等，还可能在特定领域内自我优化和针对任务进行定制调整。 同时，还为您提供了一些大模型相关的其他资源链接： Google Research,2022 & beyond:Generative models:https://ai.googleblog.com/2023/01/googleresearch2022beyondlanguage.htmlGener ativeModels Building the most open and innovative AI ecosystem:https://cloud.google.com/blog/products/aimachinelearning/buildinganopengenerativ eaipartnerecosystem Generative AI is here.Who Should Control It?https://www.nytimes.com/2022/10/21/podcasts/hardforkgenerativeartificialintelligen ce.html Generative AI:Perspectives from Stanford HAI:https://hai.stanford.edu/sites/default/files/202303/Generative_AI_HAI_Perspectives.pd f Generative AI at Work:https://www.nber.org/system/files/working_papers/w31161/w31161.pdf The future of generative AI is niche,not generalized:https://www.technologyreview.com/2023/04/27/1072102/thefutureofgenerativeaiis nichenotgeneralized/ Attention is All You Need:https://research.google/pubs/pub46201/ Transformer:A Novel Neural Network Architecture for Language Understanding:https://ai.googleblog.com/2017/08/transformernovelneuralnetwork.html

以下是一些可以用于预测人的行为和发展的模型： 1. 思维模型： 战略与决策模型，如 SWOT 分析、MECE 原则等，专注于帮助个人或组织做出更好的决策和解决问题。 目标设定与执行的模型，如 SMART 原则、PDCA 循环等，提供了设置和实现目标的框架，确保行动的指向性和高效性。 系统思维模型，如反馈循环、杠杆点等，用于理解和处理复杂系统及其动态，促进整体观和互联性思考。 心理学模型，如认知偏误、习惯形成等，揭示人在认知和行为上的模式和偏差，帮助理解和预测人类行为。 学习与创新模型，如费曼学习法、思维导图等，旨在促进知识获取、深化理解和创造性思考。 2. Token 预测：看似简单的统计学技巧，其中蕴含巨大潜力。预测下一个语言符号（Token）的质量，反映了对语言背后隐藏的语义和知识的理解程度。一个足够强大的语言模型，可以模拟出超越现实的假想情况，通过人类数据进行推理和外推，从而有可能预测一个睿智、博学和能力非凡的人的行为举止。

以下是一些好用的大语言模型： 1. OpenAI 的 GPT4：在多种任务上表现卓越，包括文本生成、理解、翻译以及各种专业和创意写作任务。 2. Anthropic 公司的 Claude 3：在特定领域和任务上有出色能力。 3. 谷歌的 Gemini。 4. 百度的文心一言。 5. 阿里巴巴的通义大模型。 此外，还有一些在特定方面表现突出的大语言模型，如： 1. Meta 的 Llama2 系列。 2. 评估中的 GPT3（包括 textada001、textbabbage001、textcurie001 和 textdavinci002）。 3. LaMDA（有 422M、2B、8B、68B 和 137B 参数的模型）。 4. PaLM（有 8B、62B 和 540B 参数的模型）。 5. UL2 20B。 6. Codex（OpenAI API 中的 codedavinci002）。 如果想了解国内的大模型效果，可以参考第三方基准评测报告： 。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。