alimama-creative/FLUX.1-Turbo-Alpha
alimama-creative
Texto a imagen
LoRA destilado de 8 pasos para `FLUX.1-dev`, creado por AlimamaCreative para generación de texto a imagen acelerada. Está optimizado para mantener una calidad cercana al modelo base con menos pasos de inferencia, y también puede adaptarse a tareas relacionadas con FLUX como inpainting con ControlNet.
Como usar
Puede usarse directamente con Diffusers cargando FLUX.1-dev como modelo base y aplicando este adaptador LoRA. La configuración recomendada por la tarjeta del modelo usa 8 pasos de inferencia y guidance_scale=3.5.
import torch
from diffusers.pipelines import FluxPipeline
model_id = "black-forest-labs/FLUX.1-dev"
adapter_id = "alimama-creative/FLUX.1-Turbo-Alpha"
pipe = FluxPipeline.from_pretrained(
model_id,
torch_dtype=torch.bfloat16
)
pipe.to("cuda")
pipe.load_lora_weights(adapter_id)
pipe.fuse_lora()
prompt = "A DSLR photo of a shiny VW van that has a cityscape painted on it. A smiling sloth stands on grass in front of the van and is wearing a leather jacket, a cowboy hat, a kilt and a bowtie. The sloth is holding a quarterstaff and a big book."
image = pipe(
prompt=prompt,
guidance_scale=3.5,
height=1024,
width=1024,
num_inference_steps=8,
max_sequence_length=512).images[0]
Funcionalidades
- LoRA destilado de 8 pasos sobre `black-forest-labs/FLUX.1-dev`
- Diseñado para generación texto a imagen rápida con `num_inference_steps=8`
- Compatible con Diffusers
- Adaptable a inpainting con `alimama-creative/FLUX.1-dev-Controlnet-Inpainting-Beta`
- Entrenado con discriminador multi-cabeza para mejorar la calidad de la destilación
- Recomendación de uso: `guidance_scale=3.5` y `lora_scale=1`
- Resolución de trabajo del entrenamiento: `1024x1024`
- Precisión mixta `bf16` durante entrenamiento
Casos de uso
- Generación de imágenes T2I rápida basada en `FLUX.1-dev`
- Aceleración de flujos creativos que necesitan menos pasos de inferencia
- Inpainting con ControlNet manteniendo cercanía visual al resultado original de FLUX
- Experimentación con adaptadores LoRA sobre el ecosistema FLUX