Qwen2vl-Flux

Modèle de génération d'images multimodales avancé combinant des invites textuelles et des références visuelles pour générer des images de haute qualité.

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Qwen2vl-Flux est un modèle de génération d'images multimodales avancé qui combine les capacités de compréhension du langage visuel de Qwen2VL avec le framework FLUX. Ce modèle excelle dans la génération d'images de haute qualité basées sur des invites textuelles et des références visuelles, offrant une compréhension et un contrôle multimodaux exceptionnels. Les informations contextuelles indiquent que Qwen2vl-Flux intègre les capacités de langage visuel de Qwen2VL, améliorant ainsi la précision de génération d'images et la capacité de perception contextuelle de FLUX. Ses principaux avantages incluent une compréhension améliorée du langage visuel, plusieurs modes de génération, un contrôle structurel, un mécanisme d'attention flexible et une sortie haute résolution.

Amélioration de la compréhension du langage visuel : utilisation de Qwen2VL pour une meilleure compréhension multimodale.
Plusieurs modes de génération : prise en charge de la génération de variantes
image à image
de restauration et guidée par ControlNet.
Contrôle de la structure : intégration de l'estimation de profondeur et de la détection de lignes pour un guidage structurel précis.
Mécanisme d'attention flexible : prise en charge de la génération focalisée contrôlée par l'attention spatiale.
Sortie haute résolution : prise en charge de plusieurs rapports largeur/hauteur
jusqu'à 1536 x 1024.

Le public cible est composé de professionnels ayant besoin de générer des images de haute qualité
tels que les designers
les artistes et les chercheurs. Qwen2vl-Flux leur convient car il offre un contrôle élevé et une capacité de génération d'images de haute qualité basés sur du texte et des références visuelles
les aidant ainsi à atteindre leurs objectifs créatifs et de recherche.

Créer des variantes diversifiées tout en préservant l'essence de l'image d'origine.
Fusionner plusieurs images de manière transparente
transfert de style intelligent.
Contrôler la génération d'images via des invites textuelles.
Appliquer l'attention de grille avec un contrôle de style précis.

1. Cloner le référentiel GitHub et installer les dépendances : utiliser la commande git clone pour cloner le référentiel GitHub de Qwen2vl-Flux et installer les dépendances dans le répertoire.
2. Télécharger le point de contrôle du modèle à partir de Hugging Face : utiliser la fonction snapshot_download de huggingface_hub pour télécharger le modèle Qwen2vl-Flux.
3. Initialiser le modèle : importer FluxModel dans le code Python et initialiser le modèle sur l'appareil spécifié.
4. Génération de variantes d'images : utiliser la méthode generate du modèle
entrer l'image d'origine et l'invite textuelle

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Nombre total de visites mensuelles

29742941

Taux de rebond

44.20%

Nombre moyen de pages par visite

5.9

Durée moyenne de la visite

00:04:44

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Qwen2vl-Flux Alternatives

Qwen2vl-Flux — Modèle de génération d'images multimodales avancé combinant des invites textuelles et des références visuelles pour générer des images de haute qualité.

UniTok — UniTok est un tokeniseur visuel unifié pour la génération et la compréhension d'images.

Janus-Pro-7B — Janus-Pro-7B est un nouveau framework autorégressif unifiant la compréhension et la génération multimodales.

Janus-Pro-1B — Janus-Pro-1B est un framework autorégressif unifié de compréhension et de génération multimodale.

CogView4-6B — CogView4-6B est un puissant modèle de génération d’images à partir de texte, axé sur la génération d’images de haute qualité.

VideoLLaMA3 — VideoLLaMA3 est un modèle de base multimodal de pointe, spécialisé dans la compréhension des images et des vidéos.

Flex.1-alpha — Modèle pré-entraîné de génération d'images à partir de texte, doté de 8 milliards de paramètres et sous licence open source Apache 2.0.

Worlds of Frames — Frames est un modèle de base de génération d'images avancé développé par Runway, offrant un contrôle stylistique inégalé et une fidélité visuelle exceptionnelle.

CreatiLayout — Technique de génération d'images à partir d'une mise en page créative basée sur un transformateur de diffusion multimodale jumelée.

TryOffAnyone — Modèle de génération de patrons à plat à partir d'images de personnes habillées.

DiffSensei — Modèle de génération de mangas personnalisé, connectant les LLM multimodaux et les modèles de diffusion.

Infini-Megrez — Modèle de compréhension multimodale pour périphériques, combinant logiciel et matériel pour libérer l'intelligence périphérique sans limites.

BooW-VTON — Bibliothèque de code d'entraînement de modèle améliorant les effets d'essayage virtuel en extérieur

OminiControl — Contrôleur minimal et universel pour FLUX.1

Le Chat — Technologie IA de pointe, votre assistant de travail intelligent.

Générateur de tenues FLUX.1-dev LoRA — Modèle d'IA générant des images de vêtements à partir de texte

Stable Diffusion 3.5 Medium — Modèle de transformateur de diffusion multimodale générant des images à partir de texte

IC-Light V2 — Modèle IC-Light basé sur Flux, axé sur la préservation des détails et le traitement stylisé des images.

stable-diffusion-3.5-large-turbo — Modèle de génération d'images à partir de texte haute performance

stable-diffusion-3.5-large — Modèle de génération d'images à partir de texte haute performance

Janus-1.3B — Modèle unifié de compréhension et de génération multimodale

CogView3-Plus-3B — Modèle de génération d'images à partir de texte, prenant en charge la génération d'images haute résolution.

ACE : Créateur et Éditeur Polyvalent Suivant les Instructions via Transformateur de Diffusion — Créateur et éditeur polyvalent capable de suivre les instructions via un transformateur de diffusion.

Emu3 — Modèle d'intelligence artificielle multimodale de nouvelle génération

Open-MAGVIT2 — Projet de modèle de génération d'images autoregressif open source

DeepMind — Société de recherche en intelligence artificielle de premier plan appartenant à Google

GenWarp — Génère des images sous de nouveaux angles de vue, tout en préservant les informations sémantiques.

DiffusionKit — Outil d'inférence de modèles de diffusion fonctionnant sur les puces Apple Silicon.

x-flux — Ensemble de scripts d'entraînement de modèles d'apprentissage profond

Lumina-mGPT — Modèle autorégressif multi-modal, excellent pour la génération d'images à partir de texte