FLUX 概念滑块 - 实现对生成图像的更细粒度控制

介紹

FLUX 現在支持使用 LoRA 訓練概念滑块，以實現對生成图像的更細粒度控制，例如年龄變化或頭髮長度調整。

功能

GPT-4 協助

該项目利用 GPT-4 幫助用戶創建文本滑块提示，简化創建過程並提高提示質量。

FLUX 支持

该项目实验性支持訓練 FLUX-1 模型的滑块，提供更多的模型選擇和灵活性。

環境設置

提供了詳細的步驟来設置 Python 環境，包括創建 conda 環境、克隆存儲庫、安裝依赖项。

訓練文本滑块

用戶可以按照文檔中的步驟来訓練文本滑块，通過編輯 prompts.yaml 文件並運行 train_lora.py 腳本，以调整人物年龄。

訓練視覺滑块

该项目詳細介紹了如何準備圖像數據集、配置文件，並使用 train_lora-scale.py 和 train_lora-scale-xl.py 腳本来訓練視覺概念滑块。

使用

免費概念滑块 Online

概念滑块：LoRA Adaptors for Precise Control in Diffusion Models

概念滑块 Online 是一個交互式工具，旨在展示機器學習模型概念。用戶可以通過滑块调整模型輸入参数，並觀察模型輸出的變化，從而facilitate探索和學習模型行為。

概念滑块幫助用戶通過：

• 交互式學習：用戶可以直接操作滑块來改变模型輸入参数，並实時觀察模型輸出的變化。
• 視覺反饋：立即的視覺反饋允許用戶直觀地看到不同輸入如何影响模型行為。
• 示例演示：具體的示例和实時結果幫助用戶將抽象的機器學習概念与實際結果聯系起來。
• 探索性分析：鼓勵用戶進行探索性學習，通過他們自己的交互發現模型特性和限制。

這種方法使得複雜的機器學習概念更加易於理解。

如何使用 GPT-4 創建文本滑块提示

要使用 GPT-4 創建文本滑块提示，请遵循以下步驟：

1. 描述您想創建的滑块類型。例如，「我想創建一個使人看起來高興的滑块。」
2. 使用該项目中的 GPT notebook (GPT_prompt_helper.ipynb) 生成所需的文本滑块提示。
3. 打開 GPT_prompt_helper.ipynb notebook。
4. 根據提示填寫您想創建的滑块描述。
5. 運行筆記本中的代碼，GPT-4 將根據您的描述生成相應的文本滑块提示。

這個過程允許您利用 GPT-4 的能力創建更加精確和有效的文本提示，從而獲得更好的輸出結果。

注意：使用 GPT-4 可能需要安裝必要的包和確保您有權訪問 OpenAI API。此外，請確保您的環境滿足 requirements.txt 文件中的要求。

這個功能简化了文本滑块的創建，並提高了生成的提示質量，從而實現對扩散模型的更好控制。

https://github.com/rohitgandikota/sliders