网站在线支付接口,平台类网站做多久,网站运营维护的基本工作,怎么建设影视卡网站本文仅做测评体验#xff0c;非广告。 文章目录 1. FLUX.1简介2. 实战2. 1 创建资源2. 1 ComfyUI的部署操作2. 3 部署FLUX.1 3. 测试5. 释放资源4. 结语 1. FLUX.1简介
FLUX.1是由黑森林实验室#xff08;Black Forest Labs#xff09;开发的开源AI图像生成模型。它拥有12…本文仅做测评体验非广告。 文章目录 1. FLUX.1简介2. 实战2. 1 创建资源2. 1 ComfyUI的部署操作2. 3 部署FLUX.1 3. 测试5. 释放资源4. 结语 1. FLUX.1简介
FLUX.1是由黑森林实验室Black Forest Labs开发的开源AI图像生成模型。它拥有12B120亿参数是迄今为止最大的文生图模型之一。FLUX.1以其卓越的图像质量、高度逼真的人体解剖学表现和先进的提示词遵循能力而脱颖而出为AI图像生成设定了新的行业标准。
FLUX.1包含三种变体以满足不同用户的需求
FLUX.1 Pro顶级性能版本适合需要最高图像质量和详细输出的商业应用。FLUX.1 Dev开源非商业用途版本是从FLUX.1 Pro提炼而来具有类似的质量和提示词能力同时比相同大小的标准模型更高效。FLUX.1 Schnell快速高效的版本专为本地开发和个人使用量身定制在Apache2.0许可下公开可用。它在生成速度上具有明显优势同时对内存的占用也是最小的。
FLUX.1的竞争力
大规模参数拥有12B参数是最大的开源文本到图像模型之一。多模态架构基于多模态和并行扩散Transformer块的混合架构提供强大的图像生成能力。高性能变体提供三种不同性能和用途的模型变体。图像质量在视觉质量、提示词遵循、大小/纵横比可变性、字体和输出多样性等方面超越了其他流行的模型。开源和可访问性部分模型变体如FLUX.1 Dev和FLUX.1 Schnell是开源的易于研究和非商业应用。技术创新引入了流匹配训练方法、旋转位置嵌入和并行注意力层提高了模型性能和硬件效率。
FLUX.1的应用场景广泛包括媒体和娱乐、艺术创作与设计、广告和营销、教育和研究以及内容创作等多个领域。它能够帮助用户轻松将创意愿景转化为具体视觉效果是一个强大的AI图像生成工具。 2. 实战
丹摩平台链接
2. 1 创建资源 在创建页面可以看到丹摩提供了三种付费方式本教程使用按量付费如果有长期的需求可以自行选择包月或包日。 丹摩还提供了非常多种不同层次的配置供选择这里选用第一种NVIDIA-GeForce-RTX-4090你可以根据个人需求选择更高的配置。 接着是数据硬盘默认是100G数据盘和50G数据盘对于FLUX.1模型建议将数据盘至少增加至150GB。 安装镜像选择镜像市场点加号就可以看到许多类型与版本的基础镜像这些镜像中已经包含了系统与对应的框架环境开箱即用。这里选用PyTorch2.4.0。 创建密钥对增加安全性可跳过 自定义一个名字后妥善保管下载下来的秘钥文件。 然后选择刚刚创建的密钥对。 最后点击右下角的立即创建就好了。 配置总览
创建后自动跳转到如下界面耐心等待创建完成。 创建完成后点击黄字就可以跳转到云实例进行操作了。 进入云实例后选择Terminal 就可以进入到 Linux 的命令行界面然后就可以进行下一步操作了。
注进入后先输入
clear就可以清除系统的红色提示。 2. 1 ComfyUI的部署操作
在命令行中输入以下两个代码中的一个推荐使用第二个与CSDN合作的 gitcode 的域名下载比 github 快很多。
# github官方代码仓库
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git
# gitCode-github加速计划代码仓库
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/co/ComfyUI.git输入后回车等待几秒出现下图的目录就说明克隆项目成功了。 双击左边的ComfyUI就可以进入目录。 这里便是ComfyUI的项目文件。
接下来的操作需要Linux基础如果你没学过照做就好。
cd ComfyUI/
pip install -r requirements.txt --root-user-actionignore第一行是切换到 ComfyUI这个目录下。
第二行代码用来下载ComfyUI所需要的依赖丹摩会自动使用国内的镜像源去下载所以还是很快的。
下载完成后执行
python main.py --listen如果出现的是类似这样的信息
就说明ComfyUI部署完成。
2. 3 部署FLUX.1
在下面的三行代码选取一个
wget http://file.s3/damodel-openfile/FLUX.1/FLUX.1-dev.tar
wget http://file.s3/damodel-openfile/FLUX.1/FLUX.1-dev.tar
wget http://file.s3/damodel-openfile/FLUX.1/flux_text_encoders.tar作用依次为
下载完整FLUX.1-dev模型下载完整FLUX.1-schnell模型下载完整Clip模型
安装之前先按 ctrlc 退出刚才进入的 python 程序。
这里采用第一个进行安装。
安装包非常大所以需要耐心等待不过放心下载操作发生在云端不会占用你的带宽。 下载完成后进行解压
tar -xf FLUX.1-dev.tar这么大的文件解压也需要挺长时间出现如下界面时耐心等待不要进行任何操作。 解压完成后 接下来移动一些文件到指定的地方
cd /root/workspace/ComfyUI/FLUX.1-dev
mv flux1-dev.safetensors /root/workspace/ComfyUI/models/unet/
mv ae.safetensors /root/workspace/ComfyUI/models/vae/进入解压后的文件夹。如果没有解压到这个位置请自行修改路径后面两行都是移动文件的位置不多解释。
cd ../切换到上级目录/root/workspace/ComfyUI/。
执行
wget http://file.s3/damodel-openfile/FLUX.1/flux_text_encoders.tar等待下载完成后进行解压
tar -xf flux_text_encoders.tar解压完成后再次进行文件移动
cd /root/workspace/ComfyUI/flux_text_encoders
mv clip_l.safetensors /root/workspace/ComfyUI/models/clip/
mv t5xxl_fp16.safetensors /root/workspace/ComfyUI/models/clip/这样部署就完成了。
3. 测试
执行
cd /root/workspace/ComfyUI
python main.py --listen切换到项目路径。执行项目。
如果你出现如下报错 依次执行
apt-get update
apt-get install lsof安装lsof安装完成后执行
sudo kill -9 $(sudo lsof -t -i:8188)这样就能正常运行了 回到丹摩平台 输入8188并创建。 将链接复制下来访问就能进入页面 点击右侧大大的Load加载你的工作流就可以运行了。
5. 释放资源
如果你不打算长期使用创建的实例一定要释放资源不然会持续扣费。
4. 结语
在本教程中我们不仅探索了FLUX.1和ComfyUI的强大功能还体验了丹摩平台的便捷性和高效性。 丹摩平台以其用户友好的界面、灵活的资源配置和即开即用的便捷性为用户提供了一个理想的AI开发和部署环境。
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