更快的图像局部修改与可控生成：Flex.2-preview

Flex.2-preview 文本生成图像扩散模型介绍

一、模型简介

Flex.2-preview 是一种 开源的 80 亿参数文本生成图像扩散模型，具备通用控制和修复支持功能，是 Flex.1alpha 的下一代版本。该模型由社区开发并为社区服务，采用 Apache 2.0 许可证，允许商业使用。它具有 512 长度的输入、16 通道潜在空间，且可微调。

二、功能特性

1. 内置修复功能 ：在基础模型中集成了修复支持，能够对图像进行局部修复或修改。

2. 通用控制输入 ：支持多种输入形式，如线条、姿势和深度信息，实现对生成图像的多样化控制。

3. 高效性 ：具有指导嵌入器，使得图像生成速度比 Flex.1 提高了一倍。

三、使用方法

ComfyUI 环境

1. 安装 Flex2 Conditioner 节点和 comfyui_controlnet_aux 工具，用于生成控制图像（姿势和深度）等。

2. 下载 Flex.2-preview.safetensors 模型文件，并放置在 ComfyUI/models/diffusion_models 文件夹下，重启 ComfyUI。

3. 使用预设的工作流程示例来开始控制和修复操作。

Diffusers 环境

1. 安装所需的库，包括 torch、accelerate、transformers 和 diffusers。

2. 导入必要的模块，如 AutoPipelineForText2Image 和 load_image 等。

3. 通过加载 Flex.2-preview 模型，并指定相关参数（如输入图像、掩码、控制图像等）来生成图像。

四、技术细节

1. Flex.2 的开发过程经历了 Flux.1 Schnell、OpenFlux.1、Flex.1-alpha 等阶段，每一次迭代都有所进步，而 Flex.2 是目前最大的进步。

2. 在控制和修复的训练方面比较激进，模型在一些方面（如解剖结构和文本）上存在困难，修复功能也在持续改进中。

3. Flex.2 设计为可微调，尽管实践尚处于实验阶段。可以直接在能够进行控制和修复的模型上训练传统的 LoRAs，Flex.1-alpha 的 LoRAs 也通常能很好地与之配合。

五、局限性与改进

1. 局限性

   • 模型在处理解剖结构和文本方面存在一定的困难。

   • 修复功能仍在完善中，尚未达到理想效果。

2. 改进措施

   • 开发者正通过每次新的训练运行来改进这些限制。

   • 支持通过训练简单的 LoRA 来让模型使用自定义控制。

六、未来展望

开发者鼓励用户反馈模型的使用体验，提出改进建议和新功能需求。同时，他们也在探索最佳实践，以推动 Flex.2-preview 模型的进一步发展和优化。

Flex.2-preview 核心技术汇总表