¡Descubre el increíble poder del nuevo modelo de IA Flux: ¡Superando a Stable Diffusion y más!

Black Forest Labs, un pequeño equipo de 15 personas, 14 de las cuales provienen de Stability AI, ha lanzado recientemente un modelo de IA de vanguardia llamado Flux. Este modelo de 12 mil millones de parámetros supera a cualquier modelo de generación de imágenes anterior, incluido Stable Diffusion 3, en términos de calidad de imagen, alineación de texto a imagen y capacidades generales.

Flux puede generar imágenes hermosas y fotorrealistas con manos correctas, arte de estilo anime y más, todo mientras sigue de cerca los indicaciones dadas. El modelo está disponible en dos versiones: el modelo Flux Dev estándar y el modelo Flux Chanel más rápido, que puede generar imágenes en solo 4 pasos pero con una calidad ligeramente inferior.

Para instalar y usar Flux, puede usar el instalador proporcionado o descargar y configurar manualmente los archivos requeridos. El proceso de instalación es sencillo, y los modelos se pueden ejecutar localmente en su computadora o en una GPU alquilada, como a través del servicio RunPod.

Para instalar el modelo Flux localmente, tiene dos opciones:

1. Usando el instalador de Maring:

   • Si es un patrocinador de Patreon, puede usar el instalador automático de Flux Confy UI Manager.
   • Ejecute el instalador, elija la opción "instalación rápida de bajo VRAM" y deje que descargue y configure los archivos necesarios.
   • Si ya tiene Confy UI instalado, puede usar el archivo "flux s model install.bat" para instalar los modelos Flux.

2. Instalación manual:

   • Descargue y extraiga la versión portátil de Confy UI para Windows.
   • Descargue los siguientes archivos:
     • Modelo VAE (AE.sft)
     • Modelo Flux Dev (Flux Dev.sft) o el modelo Flux FP8 optimizado
     • Modelo Flux Chanel (Flux Chanel.sft) o el modelo Flux Chanel FP8 optimizado
     • Codificadores de texto (T5X XL y CLIP ViT-L/14)
   • Coloque los archivos descargados en las carpetas correspondientes dentro del directorio de Confy UI:
     • Modelo VAE en la carpeta "vae"
     • Modelos Flux en la carpeta "models/unit"
     • Codificadores de texto en la carpeta "models/clip"
   • Inicie Confy UI y cargue el flujo de trabajo.

Para ejecutar el modelo Flux en RunPod, siga estos pasos:

1. Crea una nueva cuenta en RunPod haciendo clic en el enlace de la descripción.
2. Implementa un pod GPU y selecciona una tarjeta de 24 GB de VRAM como la RTX 3090 o la RTX A5000.
3. Cambia la plantilla a la de ashle kza y edita el disco del contenedor a 50 GB.
4. Haz clic en "Implementar a pedido" para iniciar el pod.
5. Una vez que el pod esté en ejecución, haz clic en "Conectar" y luego en el Puerto 8888.
6. Si eres un patrocinador de Patreon, arrastra y suelta uno de los tres archivos (A, B o C) en el área de trabajo para instalar el modelo Flux optimizado.
7. Copia y pega las dos líneas de comando del publicación de Patreon en la terminal para descargar los modelos automáticamente.
8. Una vez que la instalación esté completa, vuelve y haz clic en el Puerto 3000 para iniciar Conf UI.
9. Carga el primer flujo de trabajo y luego actualiza Conf UI a la última versión.
10. Cierra la ventana y vuelve a iniciar el Puerto 3000.
11. Asegúrate de estar usando el modelo FP8 Safe TS, luego escribe tu indicación y haz clic en "Q Prompt" para generar la imagen.

El modelo Flux, desarrollado por la nueva empresa Black Forest Labs, es un sistema de IA notable que ha superado a los modelos anteriores de vanguardia en diversas tareas de generación de imágenes. Con sus 12 mil millones de parámetros, el modelo Flux puede generar imágenes hermosas y fotorrealistas que siguen de cerca las indicaciones dadas, incluyendo manos correctas, arte de estilo anime y sorprendentes capacidades de texto a imagen.

Sin embargo, el modelo Flux no está exento de limitaciones. Si bien está menos censurado que modelos como Stable Diffusion 3, aún tiene restricciones sobre los tipos de contenido que puede generar. El modelo no es capaz de producir imágenes hardcore o no aptas para el trabajo, ya que eso estaría más allá de sus capacidades previstas.

Otro problema potencial con el modelo Flux es el desafío de ajustarlo o entrenarlo aún más. El enorme tamaño del modelo, con 12 mil millones de parámetros, significa que entrenarlo requeriría una cantidad inmensa de poder computacional, probablemente más allá de las capacidades de las GPU de gama de consumo. Esto podría limitar la capacidad de la comunidad para mejorar o personalizar el modelo, ya que los recursos necesarios para el entrenamiento pueden no estar fácilmente disponibles.

El modelo Flux de Black Forest Labs es un sistema de IA increíblemente poderoso que puede generar imágenes impresionantes con una precisión y detalle notables. Con sus 12 mil millones de parámetros, supera incluso a los modelos más recientes como Stable Diffusion 3, produciendo resultados verdaderamente impresionantes.

Si bien las capacidades del modelo son innegables, hay algunos problemas potenciales a considerar. El enorme poder computacional requerido para entrenar un modelo tan grande puede hacer que sea difícil para los usuarios individuales ajustarlo o mejorarlo. Además, el nivel de censura del modelo aún no está claro, y es posible que no pueda generar ciertos tipos de contenido.

A pesar de estas preocupaciones, el modelo Flux representa un avance significativo en el campo de la generación de imágenes impulsada por IA. Su capacidad para seguir las indicaciones con precisión y crear imágenes altamente realistas, de estilo anime e incluso fotorrealistas es verdaderamente notable. Para los usuarios con el hardware necesario, el modelo se puede instalar y usar fácilmente, ya sea localmente o a través de servicios basados en la nube como RunPod.

En general, el modelo Flux es un cambio de juego en el mundo de la generación de arte impulsada por IA, y su impacto en el campo probablemente será profundo. A medida que la comunidad continúe explorando y experimentando con esta tecnología, podemos esperar ver aplicaciones aún más impresionantes e innovadoras en el futuro.