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FLUX.1 [pro]：性能最好的模型，但不开源，只能通过API访问； FLUX.1 [dev]：FLUX.1 [pro]的蒸馏模型，这个蒸馏模型是把classifier free guidance过程蒸馏到模型内部，生成过程不需要一个显式的无条件推理，所以效率上会比原始的FLUX.1 [pro]高，虽然模型开源，但是要商用需要先授权； FLUX.1 [schnell]：FLUX.1 [pro]的4步蒸馏模型，只需要4步就可以生成，所以速度快，模型开源可商用，但是性能上要差于前面两个版本。
def encode(self, x: Tensor) -> Tensor:
z = self.reg(self.encoder(x))
z = self.scale_factor * (z - self.shift_factor)
return z
def get_lin_function(
x1: float = 256, y1: float = 0.5, x2: float = 4096, y2: float = 1.15
) -> Callable[[float], float]:
m = (y2 - y1) / (x2 - x1)
b = y1 - m * x1
return lambda x: m * x + b
# 这里的sigma默认为1，此时就和上述公式对应上
def time_shift(mu: float, sigma: float, t: Tensor):
return math.exp(mu) / (math.exp(mu) + (1 / t - 1) ** sigma)
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