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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

Others are asking
我现在是学了一段时间的comfyui+flux,接下来准备学Python开发comfyui节点、对接模型,这样学下去方向有没有问题呢
您学习 ComfyUI 和 Flux 一段时间后准备学习 Python 开发 ComfyUI 节点并对接模型,这个方向是可行的。以下是一些相关的知识和要点供您参考: 工作流方面: 工作流节点可直接拖动单个节点到任意位置,也可按住 Control 键并用鼠标左键滑框选中多个节点,再按 Shift 键一起拖动。 选中节点后右键新建组,可修改组名、颜色等,组被覆盖时可直接拖动组。 选中节点后右键选择对齐方式,如顶部对齐、左边对齐等。 第三方节点的安装方式包括在 customer NODE manager 中安装、在 GitHub 上复制链接安装、通过终端输入指令安装、在秋叶启动器的版本管理中安装。 可通过 group by Parser 节点控制组,也可通过按住节点按 control b 跳过或按 control m 终止执行。 模型方面: 噪声强度由种子调节,种子固定噪声分布方式,噪声与 CLIP 无关,增大噪声设置值会增强模型对图片重绘的程度。 模型版本的提示词差异:1.5 以 tag 为主,XL 论文称以自然语言为主,但实际使用中因模型微调情况可能仍需用 tag。 Flux 模型有时生成黑图,可能有修复方案,需自行查询。图像生成结果为空,可能是 VAE 编码器与大模型未连接,调整连接后问题解决。 安装方面: 自动打标 joy_caption 副本的节点安装地址为 D:\\ComfyUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes。 安装步骤包括:(Comfyui evn python.exe)python m pip install rrequirements.txt 或点击 install_req.bat,注意 transformers 版本不能太低。 下载模型或者运行 ComfyUI 自动下载模型到合适文件夹,如从 https://huggingface.co/unsloth/MetaLlama3.18Bbnb4bit 下载并放到 Models/LLM/MetaLlama3.18Bbnb4bit 文件夹内。 新版的 PuLID 解决了模型污染的问题,使用新版的节点需要禁用或者删除之前的 PuLID 节点,不然可能会有冲突问题。模型放在 ComfyUI\\models\\pulid 文件夹里面,注意用新版的。 如果使用 PuLID,还需要安装 EVA CLIP 等模型。
2025-03-21
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,包括 t5xxl_fp16.safetensors、clip_l.safetensors、ae.safetensors、flux1dev.safetensors。 注意:不使用时存放位置随意,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,完成后提示是否下载 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。 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,可点击详情检查,预览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,选择上传过的数据集。 3. 触发词可有可无,取决于数据集是否有触发词。 4. 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。 5. 训练参数可调节重复次数与训练轮数,厚德云会自动计算训练步数。若不知如何设置,可默认 20 重复次数和 10 轮训练轮数。 6. 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。 7. 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。 8. 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 Lora 和调节参数。
2025-03-15
flux ae.sft放在哪个文件夹
在 ComfyUI 中,flux ae.sft 应放在 ComfyUI/models/vae/ 文件夹下。 Flux 模型在 ComfyUI 中的使用,需要将相关模型放在对应的目录下。具体来说,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。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。
2025-03-07
ERROR: Could not detect model type of: D:\AIruanjian\AIRUANJIAN\ComfyUI-aki(1)\ComfyUI-aki-v1.6\ComfyUI\models\checkpoints\flux1-dev-fp8.safetensors
很抱歉,根据您提供的错误信息“ERROR: Could not detect model type of: D:\AIruanjian\AIRUANJIAN\ComfyUIaki\ComfyUIakiv1.6\ComfyUI\models\checkpoints\flux1devfp8.safetensors”,暂时无法明确具体的问题原因。可能是模型文件格式不被识别,或者文件路径存在错误等。建议您检查文件的完整性和正确性,确保其符合相关软件的要求。
2025-03-07
midjourney_whisper_flux_lora_v01
以下是关于您提到的“midjourney_whisper_flux_lora_v01”的相关信息: 1. XLabsAI 发布了 6 个不同的 Lora,包括 Midjourney 风格、写实风格、动漫风格、迪斯尼风格、风景风格等,并提供了相应示例。 2. 文生图模型排序(从高到低):Imagen 3 真实感满分,指令遵从强;Recraft 真实感强,风格泛化很好,指令遵从较好(会受风格影响);Midjourney 风格化强,艺术感在线,但会失真,指令遵从较差;快手可图 影视场景能用,风格化较差;Flux.1.1 真实感强,需要搭配 Lora 使用;文生图大模型 V2.1L(美感版) 影视感强,但会有点油腻,细节不够,容易糊脸;Luma 影视感强,但风格单一,糊;美图奇想 5.0 AI 油腻感重;腾讯混元 AI 油腻感重,影视感弱,空间结构不准;SD 3.5 Large 崩。 3. 指定 AI 生图里的文字,有 9 种解决方案,其中 2 种快过时了。包括 Midjourney(v6 版本开始支持文字效果,主要支持英文,中文支持有限)、Ideogram(以图片嵌入文字能力闻名,2.0 模型能力得到进一步加强,支持复杂文本和多种艺术风格,文字与图像能够自然融合,支持英文,中文提示词可自动翻译为英文)、Recraft(V3 开始支持文本渲染能力,是目前唯一能在图像中生成长文本的模型,支持精确的文本位置控制,支持图像编辑功能,支持矢量图生成,支持英文,中文渲染能力较弱)、Flux(FLUX.1 是一款高质量的开源图像生成模型,支持复杂指令,支持文本渲染,支持图像编辑,生成图像的质量很高,主要支持英文)。
2025-03-07
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
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