免费替代Midjourney！FLUX.1使用方法大全，支持ComfyUI

一：Flux.1概述

1.1 它是什么

如果你想直接查看使用教程，MeoAI建议你直接跳到第四章：4种使用方法教程。

Flux.1是由Black Forest Labs开发的一款开源AI图像生成模型。这个模型继承了Stable Diffusion的创新精神和技术优势，由Stable Diffusion原班人马和多位Stability AI前研究员打造，致力于研发优质多模态模型并开源。该模型拥有12B参数，是迄今为止最大的文生图模型之一。Flux.1的命名寓意着其在图像生成领域的流动性和创新性，旨在为用户带来源源不断的创意和灵感。

1.2 版本介绍

Flux.1包含三个不同的版本，以满足不同用户的需求：

1.3 社区与支持

Flux.1的开发团队非常重视与技术社区的互动和合作。通过GitHub等平台，Flux.1的源代码和模型权重对所有感兴趣的研究者和开发者开放，鼓励社区成员参与到模型的改进和创新中来。

二：核心技术

2.1 多模态架构

多模态架构是Flux.1的核心技术之一，它允许模型同时处理多种类型的输入数据，如文本描述、图像草图等，从而生成与输入信息高度一致的图像。这种架构的核心在于如何有效地融合不同模态的信息，以提高生成图像的准确性和多样性。

2.2 并行扩散Transformer模块

Flux.1采用了基于Transformer的并行扩散机制，这是一种先进的神经网络组件，能够高效地处理序列数据。并行扩散Transformer模块通过并行处理技术，提高了模型对信息的编码和解码能力，从而加快了图像生成的速度，并提高了生成图像的质量。

2.3 流匹配训练方法

流匹配训练方法是Flux.1的另一项创新，它通过优化模型的训练过程，提高了生成图像的质量和一致性。与传统的训练方法相比，流匹配训练方法能够更有效地利用数据，减少训练时间，并提高模型的泛化能力。

2.4 旋转位置嵌入

Flux.1引入了旋转位置嵌入技术，这是一种特殊的编码方式，可以增强模型对图像中不同位置特征的识别能力。这种技术使得模型能够更好地理解和生成具有复杂空间关系的图像，如人体姿态或物体间的相对位置。

2.5 并行注意力层

并行注意力层是Flux.1中的另一个关键技术，它允许模型同时关注输入序列中的多个部分。这种机制有助于捕捉长距离依赖关系，提高生成图像的准确性和细节表现。

2.6 图像质量和输出多样性

Flux.1在图像质量和输出多样性方面表现出色。它能够生成高分辨率、高清晰度的图像，并支持多种宽高比和分辨率选项。此外，Flux.1还能够根据用户的文本提示生成多样化的图像，满足不同用户的需求。

2.7 性能与效率

Flux.1在保持高性能的同时，也注重模型的运行效率。通过优化模型结构和训练方法，Flux.1能够在不同的硬件平台上高效运行，即使是在资源受限的环境中也能生成高质量的图像。

三：Flux.1与同类型对比分析与使用体验

3.1 Flux.1的技术优势

3.2 实际使用案例分析

3.3 性能与价格对比

3.4 与其他模型的对比

3.5 用户体验

四：4种使用方法教程

4.1 直接访问Replicate平台

用户可以直接访问Replicate平台上的FLUX.1 Pro、FLUX.1 Dev和FLUX.1 Schnell。

输入参数介绍（ 以flux-dev为例，Pro版本收费）：

4.2 在线API服务

FLUX.1提供了API服务，用户可以通过API按图像张数付费使用。三款模型的价格依次为每张图片0.055美元、0.03美元、0.003美元（约合人民币0.4元、0.22元、0.022元）。API文档地址：

API文档地址：http://docs.bfl.ml/

4.3 在消费级显卡运行

要使用FLUX.1模型和🧨 diffusers Python库，首先需要安装或升级diffusers库：

pip install git+https://github.com/huggingface/diffusers.git

然后，您可以使用FluxPipeline来运行模型。

import torch
from diffusers import FluxPipeline

pipe = FluxPipeline.from_pretrained("black-forest-labs/FLUX.1-schnell", 
                                    torch_dtype=torch.bfloat16,
                                    revision="refs/pr/1",
                                   )
# 减少显存使用的方法如下
# pipe.vae.enable_tiling()
# pipe.vae.enable_slicing()
pipe.enable_sequential_cpu_offload() #save some VRAM by offloading the model to CPU. Remove this if you have enough GPU power
# pipe.enable_xformers_memory_efficient_attention()

prompt = "A cat holding a sign that says hello world"
image = pipe(
    prompt,
    guidance_scale=0.0,
    output_type="pil",
    num_inference_steps=4,
    max_sequence_length=256,
    generator=torch.Generator("cpu").manual_seed(0)
).images[0]
image.save("flux-schnell.png")

4.4 ComfyUI

ComfyUI 也火速支持 FLUX.1 系列模型，详细使用请阅读原文，如下：

FLUX.1使用方法大全https://www.meoai.net/flux-1.html

总结