基于FLUX.1-dev架构的高级AI图像生成模型，继承Diffusion Transformer (DiT) 纯Transformer架构， 支持多尺度训练、动态提示词解析、LoRA生态支持
XB_F.1_MIX基于Black Forest Labs发布的FLUX.1-dev微调而成，采用扩散变换器架构， 实现了更好的扩展性和性能
负责图像与潜在空间之间的转换，实现高效的编码解码过程
处理文本提示词，将自然语言转换为模型可理解的嵌入表示
执行扩散去噪过程，逐步从噪声中重建高质量图像
控制扩散步骤，优化采样过程，提升生成效率
将文本分解为模型可处理的token序列，支持复杂提示词解析
class XB_F1_MIX_Model(nn.Module):
def __init__(self, model_path="Liudef/XB_F.1_MIX"):
super().__init__()
# 加载预训练模型组件
self.vae = AutoencoderKL.from_pretrained(model_path, subfolder="vae")
self.text_encoder = CLIPTextModel.from_pretrained(model_path, subfolder="text_encoder")
self.tokenizer = CLIPTokenizer.from_pretrained(model_path, subfolder="tokenizer")
self.unet = UNet2DConditionModel.from_pretrained(model_path, subfolder="unet")
self.scheduler = DPMSolverMultistepScheduler.from_pretrained(model_path, subfolder="scheduler")
def encode_prompt(self, prompt):
# 文本编码
text_inputs = self.tokenizer(
prompt,
padding="max_length",
max_length=self.tokenizer.model_max_length,
truncation=True,
return_tensors="pt"
)
text_embeddings = self.text_encoder(text_inputs.input_ids)[0]
return text_embeddingsXB_F.1_MIX集成了多项前沿技术，提供卓越的图像生成能力和用户体验
支持从512×512到1024×1024的多分辨率生成，同时保持细节一致性和构图稳定性。 无需额外训练即可适应不同尺寸要求。
支持权重语法：(word:weight) 或 (word)1.2，精细控制生成内容的不同方面。 权重值大于1.0增强概念表现，小于1.0减弱影响。
文本编码 → 噪声初始化 → 迭代去噪 → 图像解码的完整流程。 支持实时监控生成进度和质量。
分类器自由引导技术，通过guidance_scale参数控制条件强度。 平衡文本遵循度与生成多样性。
探索XB_F.1_MIX的强大生成能力，体验不同风格的AI艺术创作
东方幻想风格 • 1000×1000
XB_F.1_MIX全面支持LoRA技术，允许社区开发者使用小型适配器扩展模型能力
LoRA技术通过低秩分解大幅减少可训练参数数量，使社区开发者能够使用消费级硬件定制模型。 适配器通过两个小矩阵A和B的乘积近似权重更新，通常只需原始模型参数量的1-2%即可实现有效适配。
class LoraAdapter(nn.Module):
def __init__(self, original_layer, rank=4, alpha=8):
super().__init__()
self.original_layer = original_layer
self.rank = rank
self.alpha = alpha
# LoRA权重矩阵
self.lora_A = nn.Parameter(torch.randn(in_features, rank) * 0.02)
self.lora_B = nn.Parameter(torch.zeros(rank, out_features))
self.scaling = alpha / rank
def forward(self, x):
# 原始前向传播
original_output = self.original_layer(x)
# LoRA适配
lora_output = x @ self.lora_A @ self.lora_B * self.scaling
return original_output + lora_output提供多种部署方式和完整的API服务，降低使用门槛，快速集成到您的项目中
半精度浮点，在保持质量的同时减少50%显存占用
8位整数量化，进一步压缩模型大小和内存使用
极致压缩，适合边缘设备和移动端部署
from modelscope import snapshot_download, pipeline
import os
# 下载模型
model_dir = snapshot_download('Liudef/XB_F.1_MIX')
# 创建生成管道
generator = pipeline(
'text-to-image',
model=model_dir,
device='cuda'
)
# 生成图像
result = generator(
prompt="一位美丽的精灵公主，金色长发，蓝色眼睛，站在海边",
height=1024,
width=1024,
num_inference_steps=20
)
# 保存结果
output_path = 'generated_image.png'
result[0]['output_image'].save(output_path)from xb_f1_mix_client import XB_F1_MIX_Client
# 初始化客户端
client = XB_F1_MIX_Client(
model_path="Liudef/XB_F.1_MIX",
device="cuda",
precision="fp16"
)
# 同步生成
image = client.generate(
prompt="一位穿着汉服的女子在江南水乡",
width=1024,
height=1024,
guidance_scale=7.5,
num_inference_steps=20
)
# 异步批量生成
async def batch_generate():
prompts = [
"东方幻想风格的美丽女子",
"3D写实的仙侠角色",
"宇宙科幻场景"
]
results = await client.generate_batch(prompts)
return results将多个操作融合为单个内核，减少内存访问和计算开销
使用Torch.compile优化模型执行，提升推理速度
智能填充策略，减少不必要的计算和内存分配
缓存常用计算结果，避免重复计算