如何運行 FLUXor Free：逐步指南

Flux.1 是市場上最新的文本到圖像模型，由 Black Forest Labs 為我們帶來。它是一種最先進的模型，可以從文字描述生成高品質圖像，處理複雜的描述並產生具有精細細節的高品質圖像。

Flux.1 背後是誰？

Flux.1 由 Black Forest Labs 開發，該公司由 Stability AI 的一群前員工創建。

它是如何運作的？

與其他擴散模型（例如從隨機起點逐漸消除雜訊來創建影像的穩定擴散）不同，Flux.1 使用一種稱為「流匹配」的技術來產生影像，該技術採用更直接的方法，學習所需的精確變換將雜訊轉換為真實的影像。與常見的擴散模型相比，這可以更快地產生高品質影像，並且步驟更少。

此外，透過這種不同的方法，Flux.1 可以處理其中包含文字的圖像，如下所示：

現代時尚筆記型電腦的逼真圖像，開啟的網頁以乾淨、簡約的設計顯示文字「codestackme」。筆記型電腦應放置在光線柔和的白色桌子上，突出螢幕的光芒和金屬外殼上的微妙反射。整體氛圍應該專業、吸引人，傳達出創新和科技進步的感覺。

如何為 Flux.1 寫一個好的提示？

Flux.1 的突出特點之一是其用戶友好的提示機制。 CLIP（來自 OpenAI）和 T5（來自 GoogleAI）文字編碼器的整合使模型能夠解釋具有高度細微差別的描述。 CLIP 擅長將文字與視覺內容對齊，而 T5 則增強了模型處理結構化文字輸入的能力。它們共同使 Flux.1 能夠產生與使用者提供的詳細提示非常匹配的圖像。

Flux.1 有哪些類型的模型？

Flux.1 有三個不同的版本：Schnell、Dev 和 Pro。

• Schnell 是最快的模型，針對速度和效率進行了最佳化。它是在 Apache 2.0 許可證下發布的，因此可以用於商業用途。
• Dev 提供了一個更靈活和實驗性的框架，它專注於想要微調或自訂模型某些功能的開發人員和研究人員。它以非商業許可證發布。
• Pro 是最先進且資源密集的版本。它提供更高解析度的輸出，並可以產生更複雜的圖像，但它只能透過 Black Forest Labs API 使用。

如何免費使用Flux.1？

對於有興趣探索 Flux.1 功能而無需財務承諾的人來說，使用 modal.com 作為資源提供者是一個可行的選擇。 Modal.com 每月提供 30 美元的計算能力津貼，可以支援每月生成大量圖像。您可以在 Modal.com 定價上了解有關其定價和產品的更多資訊。

此推薦未經平台贊助或認可。

首先，您需要使用 GitHub 憑證登錄，在 modal.com 上建立帳戶。

接下來，您需要安裝 Modal CLI。確保您的電腦上安裝了 Python。 Python 設定完成後，開啟終端機並執行指令 pip install modal。安裝完成後，執行 modal setup 將 CLI 與您的 Modal 帳戶連結。

繼續將此 GitHub 儲存庫複製到您的電腦並導航到複製的目錄。

為了安全起見，請在模態儀表板中使用名為 API_KEY 的環境變數建立一個名為 Flux.1-secret 的金鑰，並為其指派一個隨機字串。

最後，透過在終端機中執行 modal deploy app.py --name Flux1 來部署服務。成功部署後，modal 將提供用於存取 Web 服務的 URL：

✓ Created objects.
├── ? Created mount PythonPackage:app
├── ? Created function Model.build.
├── ? Created function Model.*.
├── ? Created function Model._inference.
└── ? Created web function Model.web_inference => <PUBLIC_URL>
✓ App deployed in 3.206s! ?

要使用該服務，請向提供的 PUBLIC URL 發出 GET 請求。在標頭中包含您先前設定的 x-api-key，並在查詢參數中對提示進行編碼。您也可以透過查詢參數指定所需的圖像尺寸。以下是如何建構請求的範例：

curl -H "x-api-key: <API_KEY>" <PUBLIC_URL>?width=<WIDTH>&height=<HEIGHT>&prompt=<PROMPT>

理解程式碼

讓我們剖析一下 app.py 文件，這對於使用 modal 平台運行 Flux.1 影像生成服務至關重要。以下是設定和功能的詳細說明：

import modal

image = modal.Image.debian_slim(python_version="3.10").apt_install(
    "libglib2.0-0", 
    "libsm6", 
    "libxrender1", 
    "libxext6", 
    "ffmpeg", 
    "libgl1",
    "git"
).pip_install(
    "git+https://github.com/huggingface/diffusers.git",
    "invisible_watermark",
    "transformers",
    "accelerate",
    "safetensors",
    "sentencepiece",
)

此區塊定義了我們的應用程式的 Docker 映像，指定了作業系統、必要的程式庫和 Python 套件。此環境支援 Flux.1 模型和相關實用程式的執行。

app = modal.App('flux1')

with image.imports():
    import os
    import io
    import torch
    from diffusers import FluxPipeline
    from fastapi import Response, Header

Here, we initialize our app and import necessary Python libraries within the context of our previously defined Docker image. These imports are essential for image processing and handling web requests.

@app.cls(gpu=modal.gpu.A100(), container_idle_timeout=15, image=image, timeout=120, secrets=[modal.Secret.from_name("flux.1-secret")])
class Model:
    @modal.build()
    def build(self):
        from huggingface_hub import snapshot_download

        snapshot_download("black-forest-labs/FLUX.1-schnell")

    @modal.enter()
    def enter(self):
        print("Loading model...")
        self.pipeline = FluxPipeline.from_pretrained("black-forest-labs/FLUX.1-schnell", torch_dtype=torch.bfloat16).to('cuda')
        print("Model loaded!")

    def inference(self, prompt: str, width: int = 1440, height: int = 1440):
        print("Generating image...")
        image = self.pipeline(
            prompt, 
            output_type='pil', 
            width=width, 
            height=height, 
            num_inference_steps=8,
            generator=torch.Generator("cpu").manual_seed(
                torch.randint(0, 1000000, (1,)).item()
            )
        ).images[0]

        print("Image generated!")

        byte_stream = io.BytesIO()
        image.save(byte_stream, format="PNG")

        return byte_stream.getvalue()

    @modal.web_endpoint(docs=True)
    def web_inference(self, prompt: str, width: int = 1440, height: int = 1440, x_api_key: str = Header(None)):
        api_key = os.getenv("API_KEY")
        if x_api_key != api_key:
            return Response(content="Unauthorized", status_code=401)

        image = self.inference(prompt, width, height)
        return Response(content=image, media_type="image/png")

This section defines the main functionality of our service:

• @modal.build(): Downloads the model when the application builds.
• @modal.enter(): Loads the model into GPU memory the first time the service is invoked.
• @modal.web_endpoint(): Serves as the web endpoint for our service using FastAPI.

If you just want to run it as a local service, you can add @modal.method() and define it as following inside the class.

        @modal.method()
    def _inference(self, prompt: str, width: int = 1440, height: int = 1440):
        return self.inference(prompt, width, height)

And outside it, define a local entry point

@app.local_entrypoint()
def main(prompt: str = "A beautiful sunset over the mountains"):
    image_bytes = Model()._inference.remote(prompt)

    with open("output.png", "wb") as f:
        f.write(image_bytes)

Local entry point will run locally on your machine calling the _inference method remotely, so you still using the modal’s service, without exposing it to the internet.

Conclusion

Flux.1 is not just another tech breakthrough - it's a game-changer for anyone who's ever dreamed of bringing their ideas to life visually. Imagine being able to describe a scene in words and watch as it materializes into a stunning, detailed image right before your eyes. That's the magic of Flux.1. It's like having a super-talented artist at your fingertips, ready to paint your thoughts with incredible precision. Whether you're an artist looking to speed up your creative process, a designer in need of quick visual concepts, or just someone who loves playing with new tech, Flux.1 opens up a world of possibilities. It's not about replacing human creativity - it's about enhancing it, making the journey from imagination to reality smoother and more exciting than ever before.

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