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flux inpainting 是怎么基于diffusersion train的inpainting

Answer

Flux inpainting 基于 diffusion train 的 inpainting 通常涉及以下方面: 训练扩散模型在特定的表示上,能够在降低复杂度和保留细节之间达到最优平衡点,显著提高视觉保真度。在模型架构中引入交叉注意力层,使其成为强大且灵活的生成器,能够处理诸如文本和边界框等一般条件输入,实现基于高分辨率卷积的合成。

关于 Midjourney 的训练 prompt 方面: Midjourney 会定期发布新的模型版本以提高效率、连贯性和质量。最新模型是默认的,但也可以通过 --version 或 --v 参数或使用 /settings 命令选择其他模型版本。不同模型在不同类型的图像上表现出色。Midjourney V5 模型是最新且最先进的模型,于 2023 年 3 月 15 日发布。使用该模型可在 prompt 末尾添加 --v 5 参数,或通过 /settings 命令选择 MJ Version 5。该模型具有很高的连贯性,擅长解释自然语言 prompt,分辨率更高,并支持诸如 --tile 等高级功能。V5 基础模型具有更广泛的风格范围、对 prompt 响应更灵敏、图像质量更高(分辨率提高 2 倍)、动态范围改进、图像细节更丰富且更准确、文本干扰更少等新特点,还支持 --tile 参数实现无缝平铺(实验性)、支持大于 2:1 的 --ar 宽高比(实验性)、支持 --iw 权衡图像 prompt 与文本 prompt 以及特定的风格和 prompt 方式。

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References

训练Midjourney的prompt

The issue with DMs is that the powerful ones often consume hundreds of GPU days,and inference is quite expensive due to sequential evaluations.To enable DM training on limited computational resources without compromising their quality as well as flexibility,DMs are applied in the latent space of powerful pre-trained autoencoders.Training a diffusion model on such a representation makes it possible to achieve an optimal point between complexity reduction and detail preservation,significantly improving visual fidelity.Introducing a cross attention layer to the model architecture turns the diffusion model into a powerful and flexible generator for generally conditioned inputs such as text and bounding boxes,enabling high-resolution convolution-based synthesis.先不用多做回复,请问答是否收到即可?3——————————————————————————————————————VersionMidjourney routinely releases new model versions to improve efficiency,coherency,and quality.The latest model is the default,but other models can be used using the--version or--v parameter or by using the/settings command and selecting a model version.Different models excel at different types of images.Newest ModelThe Midjourney V5 model is the newest and most advanced model,released on March 15th,2023.To use this model,add the--v 5 parameter to the end of a prompt,or use the/settings command and select MJ Version 5.This model has very high Coherency,excels at interpreting natural language prompts,is higher resolution,and supports advanced features like repeating patterns with–tile.What's new with the V5 base model?-Much wider stylistic range and more responsive to prompting-Much higher image quality(2x resolution increase)improved dynamic range-More detailed images.Details more likely to be correct.Less unwanted text-Improved performance with image prompting

🎯训练Midjourney的prompt(可举一反三)

Training a diffusion model on such a representation makes it possible to achieve an optimal point between complexity reduction and detail preservation,significantly improving visual fidelity.Introducing a cross attention layer to the model architecture turns the diffusion model into a powerful and flexible generator for generally conditioned inputs such as text and bounding boxes,enabling high-resolution convolution-based synthesis.先不用多做回复,请问答是否收到即可?3——————————————————————————————————————VersionMidjourney routinely releases new model versions to improve efficiency,coherency,and quality.The latest model is the default,but other models can be used using the--version or--v parameter or by using the/settings command and selecting a model version.Different models excel at different types of images.Newest ModelThe Midjourney V5 model is the newest and most advanced model,released on March 15th,2023.To use this model,add the--v 5 parameter to the end of a prompt,or use the/settings command and select MJ Version 5.This model has very high Coherency,excels at interpreting natural language prompts,is higher resolution,and supports advanced features like repeating patterns with–tile.What's new with the V5 base model?-Much wider stylistic range and more responsive to prompting-Much higher image quality(2x resolution increase)improved dynamic range-More detailed images.Details more likely to be correct.Less unwanted text-Improved performance with image prompting-Supports--tile argument for seamless tiling(experimental)-Supports--ar aspect ratios greater than 2:1(experimental)-Supports--iw for weighing image prompts versus text promptsStyle and prompting for V5

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flux 训练lora 教程
以下是关于 Flux 训练 Lora 的教程: 1. 准备模型:需要下载以下几个模型:t5xxl_fp16.safetensors、clip_l.safetensors、ae.safetensors、flux1dev.safetensors。注意:不使用的话它们放到哪里都可以,甚至放一起一个文件夹,只要知道“路径”,后面要引用到“路径”。因为是训练,不是跑图,训练的话,模型就用 flux1dev.safetensors 这个版本,编码器也用 t5xxl_fp16.safetensors 这个版本最好。 2. 下载脚本: 夸克网盘链接:https://pan.quark.cn/s/ddf85bb2ac59 百度网盘链接:https://pan.baidu.com/s/1pBHPYpQxgTCcbsKYgBi_MQ?pwd=pfsq 提取码:pfsq 3. 安装虚拟环境:下载完解压,在文件中找到 installcnqinglong.ps1 这个文件,右键选择“使用 PowerShell 运行”,新手的话这里就点击“Y”,然后等待 1 2 小时的漫长下载过程,下好了之后最后会提示是否下载 hunyuan 模型,选择 n 不用下载。 4. 0 基础训练大模型: 进入厚德云 模型训练 数据集:https://portal.houdeyun.cn/sd/dataset 步骤一·创建数据集:在数据集一栏中,点击右上角创建数据集,输入数据集名称。zip 文件可以是包含图片 + 标签 txt,也可以只有图片没有打标文件(之后可以在 c 站使用它的自动打标功能),也可以一张一张单独上传照片,但建议提前把图片和标签打包成 zip 上传。Zip 文件里图片名称与标签文件应当匹配,例如:图片名"1.png",对应的达标文件就叫"1.txt"。上传 zip 以后等待一段时间,确认创建数据集,返回到上一个页面,等待一段时间后就会上传成功,可以点击详情检查,可以预览到数据集的图片以及对应的标签。 步骤二·Lora 训练:点击 Flux,基础模型会默认是 FLUX 1.0D 版本,选择数据集,点击右侧箭头,会跳出所有上传过的数据集,触发词可有可无,取决于数据集是否有触发词,模型效果预览提示词则随机抽取一个数据集中的标签填入即可。训练参数这里可以调节重复次数与训练轮数,厚德云会自动计算训练步数,如果不知道如何设置,可以默认 20 重复次数和 10 轮训练轮数,可以按需求选择是否加速,点击开始训练,会显示所需要消耗的算力,然后就可以等待训练了,会显示预览时间和进度条,训练完成的会显示出每一轮的预览图,鼠标悬浮到想要的轮次模型,中间会有个生图,点击会自动跳转到使用此 lora 生图的界面。点击下方的下载按钮则会自动下载到本地。 5. ControlNet 作者张吕敏再出新项目 LuminaBrush:基于数据集在 Flux 上训练 LoRA,并用 LoRA 生成的图像来扩展这个图像数据集。使用均匀光照图像作为中间表示具有一些优势,比如避免来自 3D 反照率的过于锐利的网格边界或过于平坦的表面。而这些图像在细节层面也足够细腻,可以处理皮肤纹理、头发、毛发等细节。接下来,通过合成随机法线,将这些均匀光照图像进行随机再光照,以训练一个可以从任何输入图像中提取均匀光照外观的模型。第一阶段的这个模型目前也提供了在线 demo:https://huggingface.co/spaces/lllyasviel/lumina_brush_uniform_lit 。第二阶段,会从数百万张高质量的自然场景图像中提取均匀光照外观图像,以构建成对数据集,用于训练最终的交互式光照绘制模型。
2025-03-04
comfyui flux 模特换衣服 的新手 教程
以下是关于 ComfyUI Flux 模特换衣服的新手教程: 工作流整体思路: 1. 生成适合服装的模特: 可以抽卡,抽到满意的模特。加入 Redux 模型,强度不用太高,让提示词生效,Reduxprompt 节点风格细节等级需注意(1=27×27 最强,14=1×1 最弱)。 2. 进行高精度的换装: 先进行预处理的工作,拼出来 mask。 重绘 mask 区域。 工作流解释: 1. 模特生成: 先生成与衣服匹配的模特,先不关注衣服的相似度,抽出满意的模特。 2. 服装高精度处理: mask 的处理:做两个工作,将模特身上的衣服分割出来,拼接出来对应模特与衣服合并后图片的遮罩。 提示词格式与 Redux 权重:使用 Flux 的 fill 模型,提示词书写格式为这是一组图片,左边是衣服,右边的模特穿着左边的衣服。Redux 这里,把权重的调整为最大。 【SD】商业换装教程: 1. 在扩展面板中使用网址安装 Segment Anything,guthub 地址:https://github.com/continuerevolution/sdwebuisegmentanything 。重启之后安装 SAM 模型。 2. 在 github 上有三个 SAM 模型,由大到小分别是 vit_h,可根据情况选择,大部分选 vit_l 。将下载好的 SAM 模型放在指定路径。 3. 测试 SAM 模型效果,左键点击要保留的部分打上黑点,右键点击不要的部分打上红点,双击不需要的点可移除。 4. 预览分离结果,选择合适的蒙版进行服装替换等操作。 点开“展开蒙版设置”,设定蒙版扩展量,建议 30,然后点击发送到“重绘蒙版”。 5. 换衣步骤:在图生图中,提示词输入“蓝色毛衣”,蒙版区域内容处理改为“填充”,尺寸改为和图像一致,重绘幅度为 1。 6. 若出现衔接问题,可通过降低重绘幅度或添加 openpose 控制人物身体姿势。还可使用 controlnet 的局部重绘功能,控制模式选择“更注重提示词”,自行试验选择效果好的。
2025-03-04
flux模型放在那个文件夹
FLUX 模型的放置位置如下: FLUX.1等版本的模型应放在 ComfyUI/models/unet/文件夹中。如果爆显存了,“UNET 加载器”节点中的 weight_dtype 可以控制模型中权重使用的数据类型,设置为 fp8 可降低显存使用量,但可能会稍降质量,默认的 weight_type 显存使用较大。 t5xxl_fp16.safetensors 和 clip_l.safetensors 应放在 ComfyUI/models/clip/文件夹里面。可以使用 t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors 来降低内存使用率,若有超过 32GB 内存,建议使用 fp16。 下载的 Vae 模型应放入 ComfyUI/models/vae 文件夹。 同时,以下模型也有对应的放置位置: flux1dev.safetensors 放在 ComfyUI/models/unet/目录下。 t5xxl_fp16.safetensors 和 clip_l.safetensors 放在 ComfyUI/models/clip/目录下。 ae.safetensors 放在 ComfyUI/models/vae/目录下。 flux1dev.safetensors 是底模,ae.safetensors 是 VAE,clip_l.safetensors 和 t5xxl_fp16.safetensors 是关于文字语言编码。
2025-03-03
flux lora训练
以下是关于 Flux 的 Lora 模型训练的详细步骤: 模型准备: 1. 下载所需模型:t5xxl_fp16.safetensors、clip_l.safetensors、ae.safetensors、flux1dev.safetensors。 注意:不使用时存放位置不限,只要知晓路径即可。训练时建议使用 flux1dev.safetensors 版本的模型和 t5xxl_fp16.safetensors 版本的编码器。 下载脚本: 1. 网盘链接: 夸克网盘链接:https://pan.quark.cn/s/ddf85bb2ac59 百度网盘链接:https://pan.baidu.com/s/1pBHPYpQxgTCcbsKYgBi_MQ?pwd=pfsq 提取码:pfsq 安装虚拟环境: 1. 下载完脚本并解压。 2. 在文件中找到 installcnqinglong.ps1 文件,右键选择“使用 PowerShell 运行”。 3. 新手在此点击“Y”,然后等待 1 2 小时的下载过程。下载完成后会提示是否下载 hunyuan 模型,选择“n”不用下载。 数据集准备: 1. 进入厚德云 模型训练 数据集:https://portal.houdeyun.cn/sd/dataset 2. 创建数据集:在数据集一栏中,点击右上角创建数据集,输入数据集名称。 可以上传包含图片 + 标签 txt 的 zip 文件,也可以上传只有图片的文件(之后可在 c 站使用自动打标功能),或者一张一张单独上传照片。建议提前将图片和标签打包成 zip 上传,Zip 文件里图片名称与标签文件应当匹配,例如:图片名“1.png”,对应的达标文件就叫“1.txt”。 上传 zip 以后等待一段时间,确认创建数据集。返回到上一个页面,等待一段时间后上传成功,可以点击详情检查,可预览到数据集的图片以及对应的标签。 Lora 训练: 1. 点击 Flux,基础模型会默认是 FLUX 1.0D 版本。 2. 选择数据集,点击右侧箭头,会跳出所有上传过的数据集。 3. 触发词可有可无,取决于数据集是否有触发词。模型效果预览提示词则随机抽取一个数据集中的标签填入即可。 4. 训练参数这里可以调节重复次数与训练轮数,厚德云会自动计算训练步数。如果不知道如何设置,可以默认 20 重复次数和 10 轮训练轮数。 5. 可以按需求选择是否加速,点击开始训练,会显示所需要消耗的算力。 6. 等待训练,会显示预览时间和进度条。训练完成会显示每一轮的预览图。鼠标悬浮到想要的轮次模型,中间会有个生图,点击会自动跳转到使用此 lora 生图的界面。点击下方的下载按钮则会自动下载到本地。 数据集存放位置:.Flux_train_20.4\\train\\qinglong\\train 运行训练:约 1 2 小时即可训练完成。 验证和 lora 跑图:有 ComfyUI 基础的话,直接在原版工作流的模型后面,多加一个 LoraloaderModelOnly 的节点就可以,自行选择您的 Lora 和调节参数。
2025-02-17
给我flux的提示词结构的知识库我以他作为知识库
以下是关于 Flux 提示词结构的相关知识: 大语言模型就像一个学过无数知识、拥有无穷智慧的人,但在工作场景中,需要通过提示词来设定其角色和专注的技能,使其成为满足需求的“员工”。知识库则相当于给“员工”发放的工作手册,提供特定的信息。 提示词可以设定 Bot 的身份及其目标和技能,例如产品问答助手、新闻播报员、翻译助理等,决定 Bot 与用户的互动方式。详情可参考。 学习提示词可以分为五个维度,从高到低依次是思维框架、方法论、语句、工具和场景。但舒适的学习顺序应反过来,先从场景切入,直接了解在不同场景下提示词的使用及效果对比;然后使用提示词工具,如 Meta Prompt、Al 角色定制等;接着学习有效的提示语句,包括经典论文中的相关语句;再学习有效的方法论,将有效语句及其背后的原理整合成稳定可控的方法;最后掌握思维框架。 此外,还可以通过插件、工作流、记忆库等功能定制 AI Bot。插件可通过 API 连接集成各种平台和服务扩展 Bot 能力,详情参考。
2025-02-16
Flux炼丹,炼丹物品如何打标
在 Flux 炼丹中,炼丹物品的打标步骤如下: 1. 选择一个基础大模型,如“麦橘写实”,并填写一个 lora 的名字。 2. 将照片导入到丹炉,选择适合的分辨率,可勾选“脸部加强训练”,然后点击“预处理”。手动裁剪照片,预处理后会出现脸部和整体的文件夹,且每张照片会自动打好 tag 标签。 3. 可以给整体添加统一的标签,也可单独给每一张修改标签。标签的作用是帮助 AI 理解图片内容,若想让某些特征成为人物的固定效果,则不填写相关关键词。打标过程需仔细检查每张图片,打标的好坏会影响人物 lora 的泛化性,若想让人物有更多变化,应尽量描述详细。 在打标过程中还需注意以下几点: 1. 注册为开发者,按照流程填写信息,获取 AppID 和密钥,并填入相关位置,开启双语 TAG,检查每幅图的 tag,删除不正确的,新增需要的。 2. 打标要用自然语言,语句精简,选好触发词和打标模型,推荐短标并检查。
2025-02-12
AI trainer的工作内容
AI Trainer 的工作内容可能涉及以下方面: 负责使用 AI 的实时语音转换器,例如参与相关模型的训练和优化工作。 对如孙燕姿音色等特定音色进行训练。 基于各种技术框架,如 VITS 简单易用的语言转换器框架、DDSP(可微分数字信号处理)等,开展语音转换系统的相关工作。 但由于提供的内容中关于 AI Trainer 工作内容的描述较为有限和分散,以上信息可能不够全面和准确。
2024-09-10
training course of Microsoft Azure
微软 AI 初学者入门课程不包括以下内容: 1. 人工智能的商业应用案例。如需要了解这方面的信息,可以考虑学习以下两个微软的课程:《》(和欧洲工商管理学院 INSEAD 共同开发)。 2. 经典机器学习。这在我们的《》中有详细介绍。 3. 使用 Azure 认知服务(Azure Cognitive Services)来创建实用的人工智能应用。如有需要,我们建议你从以下微软课程开始学习:《》等。 特定的机器学习云框架,例如》。 对话式人工智能和聊天机器人。这方面有一个单独的课程《了解更多详情。 深度学习背后的深层数学(Deep Mathematics)。关于这一点,我们推荐 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 合著的《深度学习》(Deep Learning)一书,该书可在 https://www.deeplearningbook.org/ 上获取。 如需了解云计算中的人工智能主题,可以考虑参加《》课程。
2024-09-02
请用简单易懂的语言讲一下pre-training
预训练(pretraining)的目标是让模型学习一种语言模型,用于预测文本序列中的下一个单词。训练数据通常是互联网上的大量文本。模型从这些文本中学习词汇、语法、事实以及某种程度的推理能力。这个阶段结束后,模型可以生成一些有意义且语法正确的文本,但可能无法理解具体任务的需求。
2024-04-23