Entdecken Sie die unglaubliche Kraft des neuen KI-Flux-Modells: Übertrifft Stable Diffusion und mehr!

Black Forest Labs, ein kleines Team von 15 Personen, von denen 14 aus Stability AI stammen, hat kürzlich ein hochmodernes KI-Modell namens Flux veröffentlicht. Dieses Modell mit 12 Milliarden Parametern übertrifft alle bisherigen Bildgenerierungsmodelle, einschließlich Stable Diffusion 3, in Bezug auf Bildqualität, Text-zu-Bild-Ausrichtung und Gesamtfähigkeiten.

Flux kann schöne, fotorealistische Bilder mit korrekten Händen, Anime-Stil-Kunst und mehr erzeugen, wobei die vorgegebenen Aufforderungen genau befolgt werden. Das Modell ist in zwei Versionen erhältlich: das Standard-Flux-Dev-Modell und das schnellere Flux-Chanel-Modell, das Bilder in nur 4 Schritten erzeugen kann, aber mit etwas geringerer Qualität.

Um Flux zu installieren und zu verwenden, können Sie entweder den bereitgestellten Installer verwenden oder die erforderlichen Dateien manuell herunterladen und einrichten. Der Installationsprozess ist einfach, und die Modelle können lokal auf Ihrem Computer oder auf einer gemieteten GPU, wie dem RunPod-Service, ausgeführt werden.

Bei der Ausführung von Flux ist es wichtig, die Einstellungen basierend auf dem VRAM Ihrer GPU zu optimieren. Wenn Sie beispielsweise eine 3090 oder 4090 haben, können Sie den CUDA-Cache deaktivieren, um die Leistung zu maximieren. Bei GPUs mit geringerem VRAM sollten Sie die FP8-Versionen der Modelle und das FP16-Clip-Modell verwenden, um den VRAM-Verbrauch zu reduzieren.

Obwohl Flux ein unglaublich leistungsfähiges Modell ist, gibt es einige potenzielle Bedenken. Die Größe und Komplexität des Modells können es schwierig machen, es auf Verbraucherhardware nachzuschulen oder weiterzutrainieren, was seine zukünftige Entwicklung möglicherweise einschränkt. Außerdem ist das Ausmaß der Zensur des Modells noch nicht vollständig bekannt, auch wenn es weniger restriktiv als Stable Diffusion 3 zu sein scheint.

Insgesamt stellt Flux einen bedeutenden Fortschritt auf dem Gebiet der KI-generierten Bildgebung dar, und seine Fähigkeiten sind wirklich beeindruckend. Ob Sie Künstler, Hobbykünstler oder einfach nur an den neuesten KI-Entwicklungen interessiert sind, Flux ist auf jeden Fall einen Blick wert.

Um das Flux-Modell lokal zu installieren, haben Sie zwei Möglichkeiten:

1. Verwendung des Maring-Installers:

   • Wenn Sie Patreon-Unterstützer sind, können Sie den bereitgestellten Flux Confy UI Manager Auto Installer verwenden.
   • Führen Sie den Installer aus, wählen Sie die Option "schnelle Niedrigvram-Installation" und lassen Sie ihn die erforderlichen Dateien herunterladen und einrichten.
   • Wenn Sie Confy UI bereits installiert haben, können Sie die Datei "flux s model install.bat" verwenden, um die Flux-Modelle zu installieren.

2. Manuelle Installation:

   • Laden Sie und entpacken Sie den portablen Standalone-Build von Confy UI für Windows.
   • Laden Sie die folgenden Dateien herunter:
     • VAE-Modell (AE.sft)
     • Flux Dev-Modell (Flux Dev.sft) oder das optimierte Flux FP8-Modell
     • Flux Chanel-Modell (Flux Chanel.sft) oder das optimierte Flux Chanel FP8-Modell
     • Textcodierer (T5X XL und CLIP ViT-L/14)
   • Platzieren Sie die heruntergeladenen Dateien in den entsprechenden Ordnern innerhalb des Confy UI-Verzeichnisses:
     • VAE-Modell im Ordner "vae"
     • Flux-Modelle im Ordner "models/unit"
     • Textcodierer im Ordner "models/clip"
   • Starten Sie Confy UI und laden Sie den Workflow.

Unabhängig von der Installationsmethode stellen Sie sicher, dass Sie die Einstellungen basierend auf der VRAM-Kapazität Ihrer GPU konfigurieren:

• Wenn Sie eine 3090- oder 4090-GPU haben, stellen Sie die "CUDA-Core-Fallback-Richtlinie" auf "Bevorzuge keinen CUDA-Core-Fallback" für optimale Leistung.
• Wenn Sie weniger als 16 GB VRAM haben, aktivieren Sie die CUDA-Core-Fallback-Option.
• Verwenden Sie die FP8-Versionen der Modelle und stellen Sie den Gewichtstyp auf FP8 ein, um auf GPUs mit geringerem VRAM eine bessere Leistung zu erzielen.

Sobald die Installation abgeschlossen ist, können Sie mit der Bildgenerierung mithilfe des Flux-Modells in Confy UI beginnen.

Um das Flux-Modell auf RunPod auszuführen, gehen Sie wie folgt vor:

1. Erstellen Sie ein neues Konto auf RunPod, indem Sie auf den Link in der Beschreibung klicken.
2. Stellen Sie einen GPU-Pod bereit und wählen Sie eine 24 GB VRAM-Karte wie die RTX 3090 oder RTX A5000.
3. Ändern Sie die Vorlage in die von ashle kza und bearbeiten Sie die Container-Festplatte auf 50 GB.
4. Klicken Sie auf "Auf Abruf bereitstellen", um den Pod zu starten.
5. Sobald der Pod läuft, klicken Sie auf "Verbinden" und dann auf Port 8888.
6. Wenn Sie Patreon-Unterstützer sind, ziehen und lassen Sie eine der drei Dateien (A, B oder C) in den Arbeitsbereich, um das optimierte Flux-Modell zu installieren.
7. Kopieren und fügen Sie die beiden Befehlszeilen aus dem Patreon-Beitrag in das Terminal ein, um die Modelle automatisch herunterzuladen.
8. Sobald die Installation abgeschlossen ist, gehen Sie zurück und klicken Sie auf Port 3000, um Conf UI zu starten.
9. Laden Sie den ersten Workflow und aktualisieren Sie Conf UI auf die neueste Version.
10. Schließen Sie das Fenster und starten Sie Port 3000 erneut.
11. Stellen Sie sicher, dass Sie das FP8 Safe TS-Modell verwenden, schreiben Sie dann Ihre Aufforderung und klicken Sie auf "Q Prompt", um das Bild zu generieren.

Wenn Sie die Modelle manuell herunterladen möchten, klicken Sie mit der rechten Maustaste auf das gewünschte Modell, kopieren Sie den Link und verwenden Sie den curl-Befehl im Terminal, um es in den richtigen Ordner herunterzuladen.

Das Flux-Modell, das von dem neuen Unternehmen Black Forest Labs entwickelt wurde, ist ein bemerkenswertes KI-System, das die bisherigen State-of-the-Art-Modelle in verschiedenen Bildgenerierungsaufgaben übertroffen hat. Mit seinen 12 Milliarden Parametern kann das Flux-Modell schöne, fotorealistische Bilder erzeugen, die den vorgegebenen Aufforderungen genau folgen, einschließlich korrekter Hände, Anime-Stil-Kunst und beeindruckender Text-zu-Bild-Fähigkeiten.

Das Flux-Modell hat jedoch auch seine Grenzen. Obwohl es weniger zensiert ist als Modelle wie Stable Diffusion 3, hat es immer noch Einschränkungen bei den Inhaltstypen, die es erzeugen kann. Das Modell ist nicht in der Lage, harte, nicht jugendfreie Bilder zu produzieren, da dies über seine beabsichtigten Fähigkeiten hinausgehen würde.

Ein weiteres potenzielles Problem mit dem Flux-Modell ist die Herausforderung, es weiter nachzuschulen oder zu trainieren. Die enorme Größe des Modells mit 12 Milliarden Parametern bedeutet, dass das Training einen immensen Rechenaufwand erfordern würde, der wahrscheinlich über die Möglichkeiten von Verbraucherhardware-GPUs hinausgeht. Dies könnte die Fähigkeit der Community, das Modell zu verbessern oder anzupassen, einschränken, da die erforderlichen Ressourcen für das Training möglicherweise nicht leicht verfügbar sind.

Trotz dieser Einschränkungen bleibt das Flux-Modell eine beeindruckende Leistung und zeigt den rasanten Fortschritt in der KI-gesteuerten Bildgenerierung. Seine Fähigkeit, hochwertige, detaillierte Bilder zu erzeugen, die den vorgegebenen Aufforderungen genau entsprechen, ist wirklich bemerkenswert und setzt einen neuen Maßstab für dieses Feld.

Das Flux-Modell von Black Forest Labs ist ein unglaublich leistungsfähiges KI-System, das atemberaubende Bilder mit bemerkenswerter Genauigkeit und Details erzeugen kann. Mit seinen 12 Milliarden Parametern übertrifft es sogar die neuesten Modelle wie Stable Diffusion 3 und produziert Ergebnisse, die wirklich beeindruckend sind.

Obwohl die Fähigkeiten des Modells unbestreitbar sind, gibt es einige potenzielle Probleme zu berücksichtigen. Der enorme Rechenaufwand, der für das Training eines so großen Modells erforderlich ist, könnte es für Einzelnutzer schwierig machen, es weiter nachzuschulen oder zu verbessern. Außerdem ist das Ausmaß der Zensur des Modells noch unklar, und es ist möglicherweise nicht in der Lage, bestimmte Arten von Inhalten zu generieren.

Trotz dieser Bedenken stellt das Flux-Modell einen bedeutenden Fortschritt auf dem Gebiet der KI-generierten Bildgebung dar. Seine Fähigkeit, Aufforderungen präzise zu befolgen und hochrealistische, Anime-Stil- und sogar fotorealistische Bilder zu erstellen, ist wirklich bemerkenswert. Für Nutzer mit der erforderlichen Hardware kann das Modell einfach installiert und verwendet werden, entweder lokal oder über cloudbasierte Dienste wie RunPod.

Insgesamt ist das Flux-Modell ein Gamechanger in der Welt der KI-Kunstgenerierung, und seine Auswirkungen auf dieses Feld werden wahrscheinlich tiefgreifend sein. Da die Community weiter an dieser Technologie forscht und experimentiert, können wir in Zukunft noch beeindruckendere und innovativere Anwendungen erwarten.