FLUX 概念滑块 - 精细控制生成图像
介绍
FLUX 现在支持使用 LoRA 训练概念滑块，实现对生成图像的精细控制，例如年龄变化或发型长度调整。
特点
GPT-4 辅助
该项目利用 GPT-4 帮助用户创建文本滑块提示，简化创建过程并提高提示质量。
FLUX 支持
实验性地，该项目支持为 FLUX-1 模型训练滑块，提供更多模型选择和灵活性。
环境设置
提供了详细的步骤来设置 Python 环境，包括创建 conda 环境、克隆存储库和安装依赖项。
训练文本滑块
指导用户如何训练文本滑块以调整字符年龄，通过编辑 prompts.yaml 文件和运行 train_lora.py 脚本。
训练视觉滑块
该项目详细介绍了如何准备图像数据集、配置文件，并使用 train_lora-scale.py 和 train_lora-scale-xl.py 脚本训练视觉概念滑块。
使用
免费概念滑块在线
概念滑块在线是一个交互式工具，旨在展示机器学习模型概念。用户可以通过移动滑块来调整模型输入参数，并实时观察模型输出的变化，从而促进探索和学习模型行为。
概念滑块帮助用户通过：
- 交互式学习：用户可以直接操作滑块来改变模型输入参数，并实时观察模型输出的变化。
- 视觉反馈： tức时视觉反馈允许用户直观地看到不同输入如何影响模型行为。
- 示例演示：具体的示例和实时结果帮助用户将抽象的机器学习概念与实际结果联系起来。
- 探索分析：鼓励用户进行探索学习，通过交互发现模型特性和限制。
这种方法使复杂的机器学习概念更加易于理解。
如何使用 GPT-4 创建文本滑块提示
要使用 GPT-4 创建文本滑块提示，请按照以下步骤：
- 描述您想要创建的滑块类型。例如“我想创建一个使人看起来高兴的滑块。”
- 使用项目中的 GPT 笔记本（
GPT_prompt_helper.ipynb）生成所需的文本滑块提示。 - 打开
GPT_prompt_helper.ipynb笔记本。 - 根据提示填写您想要创建的滑块描述。
- 运行笔记本中的代码，并且 GPT-4 将根据您的描述生成相应的文本滑块提示。
这种过程允许您利用 GPT-4 的能力创建更加精确和有效的文本提示，从而提高扩散模型的输出控制。
注意：要使用 GPT-4，您可能需要安装必要的包，并确保您有访问 OpenAI API 的权限。此外，请确保您的环境满足 requirements.txt 文件中的要求。
该功能简化了文本滑块的创建并提高了生成的提示质量，从而实现对扩散模型输出的更好控制。
https://github.com/rohitgandikota/sliders