本文涉及到的详细测试代码和测试步骤放置于：
https://github.com/xinyuwei-david/david-share.git下的：Multimodal-Models/Flux.1-Test
本文中不再赘述代码实现。欢迎给repo点亮Star，您的点赞是作者持续创作的动力。
FLUX.1 是由 Black Forest Labs（黑森林实验室） 开发的。这是一款开源的图像生成模型，提供了多种版本以满足不同用户的需求，包括 [pro]、[dev] 和 [schnell]。本文验证使用的FLUX.1 dev。FLUX.1 的最高分辨率可以达到 2K（即 2048 x 2048 像素）
扩散模型、CLIP、ViT、Stable Diffusion与FLUX.1的关系解析
一、扩散模型的正向和反向过程
扩散模型（Diffusion Model）是一类生成模型，通过逐步添加和去除噪声来生成数据，包括正向过程（添加噪声）和反向过程（去除噪声）。
正向过程：从一幅清晰的图像开始，逐渐添加噪声。就像在一幅清晰的风景画上不断喷洒墨水，图像会逐渐被噪声覆盖，最终变成纯噪声。
反向过程：这个过程用于生成新图像。从纯噪声开始，通过训练好的模型，逐步去除噪声，恢复出清晰的图像。模型学习如何在每一步有效地去噪，从而从随机噪声中生成高质量的图像。
因此，扩散模型的核心体现在解码阶段，即从噪声到图像的生成过程。
二、CLIP与ViT的角色
1. CLIP（Contrastive Language-Image Pre-Training）
用途：CLIP旨在将图像和文本映射到同一嵌入空间，实现图像与文本描述之间的匹配和检索。
组成：CLIP由两个独立的编码器组成：
图像编码器：通常采用ViT（Vision Transformer）或ResNet等架构，将图像编码为特征向量。
文本编码器：将文本描述编码为特征向量。
工作原理：通过对大量的图文对进行训练，使得对应的图像和文本在嵌入空间中距离更近，从而实现跨模态的检索和匹配。
2. ViT（Vision Transformer）
用途：ViT是将Transformer架构应用于图像领域的模型，主要用于图像分类等任务。
工作原理：
图像分块：将图像划分为固定大小的Patch（如16×16像素）。
展平序列：将这些Patch展平成一维的序列，类似于文本中的词序列。
位置编码：添加位置嵌入，以保留图像空间信息。
Transformer处理：使用Transformer的自注意力机制处理序列化的图像Patch。
三、Stable Diffusion的架构演进
1. Stable Diffusion 2
架构：基于潜在扩散模型（Latent Diffusion Model, LDM），在压缩的潜在空间中进行扩散过程。
核心网络：使用U-Net架构，包括编码器和解码器，并通过跳跃连接传递细节信息。
特点：
计算效率高：在潜在空间中操作，减少了计算量。
生成质量好：能够生成高分辨率、高质量的图像。
2. Stable Diffusion 3
架构更新：引入了Diffusion Transformer（DiT），替代了传统的U-Net架构。
新技术：结合了**Flow Matching（FM）**方法，提高了训练和生成效率。
亮点：
模型规模多样：从8亿参数到80亿参数，满足不同需求。
更好的文本理解：在多主题提示处理、图像质量以及拼写能力方面有所提升。
安全与责任：注重安全措施，防范滥用风险，强调道德规范。
四、FLUX.1简介
FLUX.1是由Black Forest Labs（黑森林实验室）开发的一款开源图像生成模型，提供了多种版本以满足不同用户需求，包括[pro]、[dev]和[schnell]。
最高分辨率：支持高达2K（即2048×2048像素）的图像生成。
版本特性：
[pro]：专业版，提供最佳的图像质量和细节表现。
[dev]：开发者版，平衡了性能和质量，适合测试和开发。
[schnell]：快速版，强调生成速度，适合需要快速结果的场景。
FLUX.1以其高质量的图像生成能力、快速的性能和灵活的自定义选项而著称。
FlUX.1架构图如下所示：
在FLUX架构中，不同组件在训练和推理阶段的作用如下：
CLIP：
训练阶段：用于学习图像和文本之间的关联和对齐关系。
推理阶段：主要用于结合文本输入，帮助生成与文本描述一致的图像。
T5：
训练阶段：学习从文本中提取特征。
推理阶段：将文本输入转换为特征向量，用于指导图像生成。
Stable Diffusion（或扩散模型组件）：
训练阶段：学习通过扩散过程生成潜在表示。
推理阶段：使用学到的潜在表示和特征生成高质量图像。
FLUX整体架构：
训练阶段：结合多模态输入学习特征嵌入和生成策略。
推理阶段：从文本输入生成图像，利用编码器提取特征，通过解码器生成最终图像输出。
FLUX通过结合这些组件，实现了从文本生成图像的完整流程。
五、生图效果
我们先看生图的效果：
image = generate_image("A Handsome chinese man with glasses is holding a book named LLM , the cover of the book is a Astronauts skiing on the moon， the book cover is blue stars in the background. ")
生成图片：
在生成一张景色的图片：
image = generate_image("The most beautiful October in Beijing")
生成图片过程中GPU的开销：
