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wzjs 2025/9/7 19:11:07

钓鱼网站教程,技术博客wordpress主题,wordpress更换百度编辑器,网站推广公司排行榜Shakker Labs FLUX.1-dev-ControlNet-Union-Pro-2.0 一、模型概述 Shakker Labs发布的FLUX.1-dev-ControlNet-Union-Pro-2.0是一个统一的ControlNet模型，专为FLUX.1-dev模型设计。该模型在前一版本基础上进行了多项改进，包括移除模式嵌入以减小模型尺寸…

Shakker Labs FLUX.1-dev-ControlNet-Union-Pro-2.0

一、模型概述

Shakker Labs发布的FLUX.1-dev-ControlNet-Union-Pro-2.0是一个统一的ControlNet模型，专为FLUX.1-dev模型设计。该模型在前一版本基础上进行了多项改进，包括移除模式嵌入以减小模型尺寸，同时在Canny边缘检测和姿态控制方面实现了更好的控制效果和美学表现。此外，该模型新增了对软边缘的支持，但移除了对平铺（tile）模式的支持。

二、模型架构与训练

该ControlNet模型由6个双块组成，没有单块结构。训练过程从零开始，共进行了300,000步训练，使用了包含2000万张高质量通用和人物图像的数据集。训练参数包括：

分辨率：512x512
数据类型：BFloat16
批量大小：128
学习率：2e-5
引导参数：从[1,7]均匀采样
文本丢弃比率：0.20

三、支持的控制模式

该模型支持多种控制模式，包括：

Canny边缘检测：使用cv2.Canny实现，推荐控制条件缩放比例为0.7，控制引导结束点为0.8
软边缘：使用AnylineDetector实现，推荐控制条件缩放比例为0.7，控制引导结束点为0.8
深度：使用depth-anything实现，推荐控制条件缩放比例为0.8，控制引导结束点为0.8
姿态：使用DWPose实现，推荐控制条件缩放比例为0.9，控制引导结束点为0.65
灰度：使用cv2.cvtColor实现，推荐控制条件缩放比例为0.9，控制引导结束点为0.8

四、使用示例

论文提供了两种使用示例：单条件推理和多条件推理。

单条件推理示例

    import torchfrom diffusers.utils import load_imagefrom diffusers import FluxControlNetPipeline, FluxControlNetModelbase_model = 'black-forest-labs/FLUX.1-dev'controlnet_model_union = 'Shakker-Labs/FLUX.1-dev-ControlNet-Union-Pro-2.0'controlnet = FluxControlNetModel.from_pretrained(controlnet_model_union, torch_dtype=torch.float16)pipe = FluxControlNetPipeline.from_pretrained(base_model, controlnet=controlnet, torch_dtype=torch.float16)pipe.to("cuda")control_image = load_image("./conds/canny.png")width, height = control_image.sizeprompt = "A young girl stands gracefully at the edge of a serene beach, her long, flowing"image = pipe(prompt,control_image=control_image,width=width,height=height,controlnet_conditioning_scale=0.7,control_guidance_end=0.8,num_inference_steps=30,guidance_scale=3.5,generator=torch.Generator(device="cuda").manual_seed(42),).images[0]

多条件推理示例

import torch
from diffusers.utils import load_imagebase_model = 'black-forest-labs/FLUX.1-dev'
controlnet_model_union = 'Shakker-Labs/FLUX.1-dev-ControlNet-Union-Pro-2.0'controlnet = FluxControlNetModel.from_pretrained(controlnet_model_union, torch_dtype=torch.float16)
pipe = FluxControlNetPipeline.from_pretrained(base_model, controlnet=[controlnet], torch_dtype=torch.float16)
pipe.to("cuda")control_image = load_image("./conds/canny.png")
width, height = control_image.size
prompt = "A young girl stands gracefully at the edge of a serene beach, her long, flowing"image = pipe(prompt,control_image=[control_image, control_image],width=width,height=height,controlnet_conditioning_scale=[0.35, 0.35],control_guidance_end=[0.8, 0.8],num_inference_steps=30,guidance_scale=3.5,generator=torch.Generator(device="cuda").manual_seed(42),
).images[0]