Qwen2vl-Flux

Modelo de generación de imágenes multimodales avanzado que combina indicaciones de texto y referencias visuales para generar imágenes de alta calidad.

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Qwen2vl-Flux es un modelo de generación de imágenes multimodales avanzado que combina la capacidad de comprensión del lenguaje visual de Qwen2VL con el framework FLUX. Este modelo destaca en la generación de imágenes de alta calidad basándose en indicaciones de texto y referencias visuales, ofreciendo una comprensión y control multimodales excelentes. La información de antecedentes del producto muestra que Qwen2vl-Flux integra las capacidades de lenguaje visual de Qwen2VL, mejorando la precisión de generación de imágenes y la capacidad de percepción contextual de FLUX. Sus principales ventajas incluyen una comprensión mejorada del lenguaje visual, múltiples modos de generación, control de la estructura, un mecanismo de atención flexible y salida de alta resolución.

Comprensión mejorada del lenguaje visual: utiliza Qwen2VL para lograr una comprensión multimodal superior.
Múltiples modos de generación: admite la generación de variantes
imagen a imagen
reparación y guiada por redes de control.
Control de la estructura: integra la estimación de profundidad y la detección de líneas para proporcionar una guía estructural precisa.
Mecanismo de atención flexible: admite la generación enfocada controlada por atención espacial.
Salida de alta resolución: admite varias relaciones de aspecto
con una resolución máxima de 1536x1024.

El público objetivo son profesionales que necesitan generar imágenes de alta calidad
como diseñadores
artistas e investigadores. Qwen2vl-Flux es adecuado para ellos porque ofrece un alto grado de control y capacidad de generación de imágenes de alta calidad basadas en texto y referencias visuales
lo que les ayuda a alcanzar sus objetivos creativos y de investigación.

Crear variaciones diversas manteniendo la esencia de la imagen original.
Mezclar varias imágenes sin problemas
con transferencia de estilo inteligente.
Controlar la generación de imágenes mediante indicaciones de texto.
Aplicar la atención de cuadrícula con control de estilo de grano fino.

1. Clonar el repositorio de GitHub e instalar las dependencias: utilice el comando `git clone` para clonar el repositorio de GitHub de Qwen2vl-Flux y
una vez en el directorio
instale las dependencias.
2. Descargar el punto de control del modelo desde Hugging Face: utilice la función `snapshot_download` de `huggingface_hub` para descargar el modelo Qwen2vl-Flux.
3. Inicializar el modelo: importe `FluxModel` en el código Python e inicialice el modelo en el dispositivo especificado.

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Total de visitas mensuales

29742941

Tasa de rebote

44.20%

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5.9

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Qwen2vl-Flux Alternativas

Qwen2vl-Flux — Modelo de generación de imágenes multimodales avanzado que combina indicaciones de texto y referencias visuales para generar imágenes de alta calidad.

Janus-Pro-7B — Janus-Pro-7B es un nuevo marco autorregresivo que unifica la comprensión y la generación multimodales.

Janus-Pro-1B — Janus-Pro-1B es un marco autorregresivo unificado de comprensión y generación multimodal.

CogView4-6B — CogView4-6B es un potente modelo de generación de imágenes a partir de texto, centrado en la generación de imágenes de alta calidad.

UniTok — UniTok es un tokenizador visual unificado para la generación y comprensión visual.

VideoLLaMA3 — VideoLLaMA3 es un modelo base multimodal de vanguardia, especializado en la comprensión de imágenes y videos.

Flex.1-alpha — Un modelo de preentrenamiento para generar imágenes a partir de texto, con 8 mil millones de parámetros y licencia de código abierto Apache 2.0.

Mundos de Frames — Frames es un modelo base de generación de imágenes de alta gama de Runway, que ofrece un control de estilo y una fidelidad visual sin precedentes.

CreatiLayout — Tecnología de generación de imágenes a partir de diseños creativos basada en un transformador de difusión multimodal siamés.

TryOffAnyone — Modelo de aprendizaje profundo para generar imágenes de telas desplegadas a partir de imágenes de personas vestidas.

DiffSensei — Modelo de generación de cómics personalizado que conecta LLMs multimodales y modelos de difusión.

Infini-Megrez — Modelo de comprensión multimodal para dispositivos perimetrales; la sinergia de software y hardware da rienda suelta a la inteligencia perimetral sin límites.

BooW-VTON — Repositorio de código para entrenar modelos que mejoran el efecto de la prueba virtual de ropa al aire libre.

ControlNets para Stable Diffusion 3.5 Large — Tres modelos ControlNets para Stable Diffusion 3.5 Large

OminiControl — Controlador mínimo y universal para FLUX.1

Le Chat — Tecnología AI de vanguardia, su asistente inteligente para el trabajo.

Generador de atuendos FLUX.1-dev LoRA — Modelo de IA para generar imágenes de ropa a partir de texto

Stable Diffusion 3.5 Medium — Modelo de transformador de difusión multimodal basado en la generación de imágenes a partir de texto.

IC-Light V2 — Modelo IC-Light basado en Flux, enfocado en la preservación de detalles y el procesado de estilo en imágenes.

stable-diffusion-3.5-large-turbo — Modelo de generación de imágenes a partir de texto de alto rendimiento

stable-diffusion-3.5-large — Modelo de generación de imágenes a partir de texto de alto rendimiento

sd3.5 — Modelo de inferencia ligero para generar imágenes de alta calidad

Stable Diffusion 3.5 — Poderoso modelo de generación de imágenes

Janus-1.3B — Modelo unificado para la comprensión y generación multimodal

RealAnime — Modelo LoRA basado en Stable Diffusion para generar imágenes de estilo anime realistas.

CogView3-Plus-3B — Modelo de generación de imágenes a partir de texto, compatible con la generación de imágenes de alta resolución.

Omni-Zero-Parejas — Creación de retratos de parejas estilizados con cero ejemplos

Emu3 — Modelo inteligente multimodal de próxima generación

Open-MAGVIT2 — Proyecto de modelo de generación de imágenes autoregresivo de código abierto

DeepMind — Empresa líder en investigación de inteligencia artificial perteneciente a Google