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#Flux
【ComfyUI】商用利用可能なFLUX.1[dev]並のモデル登場!OpenFLUX.1を評価してみた
画像生成AIの進化は止まりません。新たに登場した「OpenFLUX.1」は、すでに高評価を得ているFLUX.1-schnellモデルをベースに、「蒸留」を取り除いたことで、さらに高い柔軟性を持ったオープンソースのツールです。従来のモデルが持つ課題を克服しつつ、微調整(ファインチューニング)が可能な設計で、より高品質な画像をわずか数ステップで生成できます。
この記事では、OpenFLUX.1がどの
Flux.1 Lora学習用データセットとForgeのインストール
🌟 FluxのLoraについての補足
解像度の選択と学習時間について
解像度は、Loraを作成する際の重要な要素です。解像度が高ければ高いほど、モデルの学習に時間がかかります。例えば、以下のように解像度を変更した場合の学習時間の比較があります。
🖼️ 512:
低解像度: 画像は少し粗くなります。
学習スピード: 🚀 最速!
精度: 少し低くなる可能性があります。
おすすめ:
Google Colab で Flux の ControlNet を試す
「Google Colab」で「Flux」の「ControlNet」を試したのでまとめました。
前回1. ControlNet「ControlNet」は、「Stable Diffusion」モデルにおいて、新たな条件を指定することで生成される画像をコントロールする機能です。プロンプトでは指示しきれないポーズや構図の指定が可能になります。
今回は、「InstantX」提供の「ControlNet