flux模型的介绍

发表于 更新于 分类于 ， 阅读次数： Waline： 本文字数： 4.4k 阅读时长 ≈ 4 分钟

Flux 模型是一种全新的、革命性的文生图（text-to-image）模型架构。它不是 Stable Diffusion 的一个新版本或微调（checkpoint），而是一个从根本上设计就不同的系统。它的核心优势是极快的生成速度和极其出色的提示词理解能力。

1. Flux 基础

1.1 Stable Diffusion 的区别

 Flux 和 Stable Diffusion 的核心区别在于，它们分别采用了不同世代的图像生成架构（Transformer vs U-Net）和文本理解模型（LLM vs CLIP），导致了在速度和精准度上的巨大差异。

由于核心架构（U-Net vs Transformer）完全不同，所有为 Stable Diffusion U-Net 设计的 LoRA、ControlNet 都不能直接用于 Flux 模型。你需要等待社区为 Flux 架构专门训练的新插件。

如何避免：牢记它们是两个不同的 “ 物种 “，就像汽油车引擎和电动机一样，零件不能混用。

1.2 都是 DiT 架构吗

不，它们都不是纯粹的 DiT 架构，而且 Stable Diffusion 根本不属于 Transformer 家族。

  • Stable Diffusion (SD)：它的核心是 U-Net。U-Net 是一种卷积神经网络（CNN），它的结构像一个 “U” 字形，通过逐层压缩信息再逐层解压的方式来处理图像。它与 Transformer 的设计思想完全不同。
  • Flux: 它的核心是混合变换器 (Hybrid Transformer)。它深受 DiT (Diffusion Transformer) 思想的启发，但做出了重要的改良。
    • DiT 的思想是：完全用 Transformer 替代 U-Net 来做扩散模型的去噪步骤。
    • Flux 更进一步，它将 Transformer 的模块和卷积网络 (CNN) 的模块进行了聪明的混合。这样做的目的是取长补短：用 Transformer 处理图像的 “ 大关系 “ 和 “ 主干结构 “，同时用卷积模块来高效处理图像的 “ 局部细节 “ 和 “ 纹理 “。

所以，你可以这样理解它们的关系：

Stable Diffusion (U-Net 家族) <---- 完全不同 ----> Flux (Transformer 家族的改良版)

这个架构上的根本不同，也正是 “ 为什么 SD 的 LoRA 不能用在 Flux 上 “ 的最终答案。

2. Flux 介绍

2.1 FLUX.1 ONNX 和 FLUX.1 什么区别

  • FLUX.1（.safetensors 格式）如同 .docx 格式的 Word 文档。
    • 使用者： 原作者（AI 研究人员）及需要编辑或实验的人员（例如我们使用 ComfyUI 时）。
    • 依赖： 需特定软件读写（如 Microsoft Word，对应我们场景中驱动 ComfyUI 的 PyTorch 框架）。
    • 优势： 拥有最高灵活性。可轻松对接其他组件、微调参数或查看内部结构。
  • FLUX.1 ONNX 则如同 .pdf 文档。
    • 使用者： 仅需稳定快速查看最终内容的终端用户（软件应用使用者）。
    • 依赖： 通用阅读器（如 Adobe Acrobat，对应我们场景中的 ONNX 运行时）。
    • 优势： 跨平台性与高性能。 PDF 在任何设备显示效果一致，ONNX 模型则能跨硬件运行（NVIDIA/AMD/Intel/ARM 处理器）并深度优化执行速度。

陷阱：”ONNX 听起来更快，我应该用它！”

  • 错误想法：” 我听说 ONNX 性能更好，我应该下载 ONNX 版本放到 ComfyUI 里，这样出图会更快。”
  • 真相与后果：当你把 .onnx 文件放入 ComfyUI/models/flux/ 文件夹后，你会发现 ComfyUI 的 FLUXLoader 节点里根本找不到这个模型。因为它不认识 .onnx 格式。你不仅不会获得速度提升，反而会因为模型无法加载而感到困惑。
  • 如何避免：记住，工具和格式要匹配。ComfyUI <-> PyTorch <-> .safetensors。
    ONNX 是为不同的工具链准备的。

2.2 Flux Kontext

Kontext 则是 Flux 模型家族专用的 “ 大脑 “——一个非常强大的文本编码器。它负责深入理解你的提示词，并将这些复杂的指令转化为模型能懂的 “ 蓝图 “。

[你的提示词] -> [🧠 Kontext 编码器] -> [🎨 Flux 扩散模型] -> [🖼️ 解码器 (VAE)] -> [最终图像]

Flux Diffusion Mode 它内部不使用 Stable Diffusion 的 U-Net 结构，而是采用了一种更先进的 混合变换器（Hybrid Transformer）架构。这种架构在处理图像时，会把图像分成多个 “ 小块 “(patches) 来并行处理，效率极高，这是它速度快的核心秘密之一。

由于 Kontext 更像一个语言模型，你可以尝试用更自然、更完整的句子来写提示词，而不是堆砌关键词。例如，用 “ 一只猫坐在垫子上 “ 可能比 “cat, on a mat, sitting” 效果更好。

3. 提问问题

Pytorch 和 Cuda 是什么

PyTorch（建筑师）下达的是高级指令，比如 “ 搭建城墙 “。CUDA（总指挥）会把这个指令 “ 翻译 “ 并分解成成千上万个小任务，分配给 GPU 里的每一个小工。

没有 CUDA，你的 NVIDIA 显卡就只能用来玩游戏、显示画面。有了 CUDA，PyTorch 这样的软件才能调用显卡的恐怖算力来进行通用科学计算（比如炼丹、跑 AI）。它解锁了 GPU 作为 “ 计算卡 “ 的隐藏能力。

CUDA 不仅仅是个翻译官，它还提供了一整套优化好的 “ 工具库 “（比如 cuDNN，专门用于深度神经网络的库），让执行效率更高。

  • PyTorch

    PyTorch 是一个由 Facebook (现在是 Meta) 开发的开源 “AI 开发框架 “。你可以把它理解成一套非常高级的 “AI 乐高设计图纸和说明书 “。

  • CUDA

    CUDA (Compute Unified Device Architecture) 是由 NVIDIA (英伟达) 开发的一个 “ 并行计算平台和编程模型 “。这是一个非常技术的说法。

    通俗地讲，它就是那个能与 NVIDIA GPU 这支 “ 施工大军 “ 高效沟通的 “ 施工总指挥 “。注意：CUDA 是 NVIDIA 独有的，AMD 和 Intel 的显卡用不了。

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
# 查看 PyTorch 版本
python -c "import torch; print(torch.__version__)"

2.7.1+cu128

2.7.1 是 PyTorch 自身的主版本号。
+cu128 这个后缀至关重要！它表示这个 PyTorch 是为 CUDA 12.8 版本编译和优化的。它需要一个支持 CUDA 12.8 的环境来运行。


# 查看 CUDA 版本
nvidia-smi

右上角找到 CUDA Version: 12.8 （你的数字可能不同）。

图像模型生成怎么和 Pytorch 和 Cuda 结合起来的

1
2
model.to('cuda')
tensor_data.to('cuda')

仅仅这两行代码，PyTorch 就会大喊一声：” 全体注意！”，然后把包含亿万参数的庞大模型（城堡骨架）和需要处理的数据（建材），从速度慢的内存 (RAM) 搬运到速度极快的显存 (VRAM) 里。之后的所有计算，都会自动交给 CUDA 去指挥 GPU 执行。这就是它与 CUDA 结合的 “ 魔法开关 “。

第 1 步：【总导演】下达指令

你在 ComfyUI 的界面里输入提示词（”a epic castle, masterpiece”），选择模型（Checkpoint），设置步数、CFG 等参数，然后点击 “Queue Prompt” 按钮。

第 2 步：【项目经理 ComfyUI】统筹安排

ComfyUI 接收到你的指令。它本身不会做 AI 计算。它的工作是：

  • 解析流程图：读取你的节点布局，知道要先加载哪个模型，再用哪个采样器。
  • 准备资产：找到你指定的 Checkpoint 模型文件（.safetensors），里面存着亿万个经过预训练的参数（权重）。
  • 翻译成代码：将你的整个流程翻译成一系列 Python 指令，准备 “ 召唤 “ 首席建筑师 PyTorch。

第 3.1 步：【建筑师 PyTorch】加载蓝图和建材

ComfyUI 调用 PyTorch。PyTorch 开始干活：

  • 它使用 torch.load() 等函数，读取模型文件，将亿万个参数加载成 PyTorch 的张量 (Tensors)。
  • 它根据 Stable Diffusion 的结构，用它的 “ 预制构件 “(nn.Module) 搭建起整个模型框架（U-Net、VAE 等）。
  • 它创建一个随机的噪点图（也是一个张量），这将是图像的 “ 原始画布 “。

第 3.2 步：【建筑师 PyTorch】派遣到施工现场

关键时刻！PyTorch 执行了 model.to('cuda') 和 noise_tensor.to('cuda')。

  • 瞬间，庞大的模型和初始噪点图被从内存 (RAM) 复制到了显卡的显存 (VRAM) 里。 这就好像把设计图纸和所有建材都用卡车运到了施工现场。从此，主战场就在 GPU 上了。

第 4 步：【总指挥 CUDA】接收并分解任务 (开始循环去噪)

图像生成的核心是一个循环过程（比如 20 步）。在每一步循环里：

  • PyTorch 下达一个高级指令：” 嘿，对这张噪点图，结合提示词，进行一次 ‘ 去噪 ‘ 预测！”
  • 这个指令包含着海量的矩阵乘法和卷积运算。PyTorch 把这些运算打包好，扔给了 CUDA。
  • CUDA 接到这个 “ 大包 “，立刻将其分解成 GPU 能理解的成千上万个微小的、独立的计算任务。它就像施工总指挥，对着成千上万的小工大喊：” 你！算这块！你！算那块！”

第 5 步：【施工队 GPU】暴力施工

  • GPU 内部成千上万的 CUDA 核心（小工）同时开工，并行处理 CUDA 分配下来的任务。它们疯狂地进行着浮点数运算，速度比 CPU 快上百倍。
  • 计算完成后，结果（一个略微清晰一点的图像张量）被更新在显存中。

第 6 步：循环往复，直到杰作诞生

  • PyTorch 看到第一步循环完成，立刻基于上一步的结果，发起第二步循环的指令。
  • CUDA 和 GPU 再次重复第 4 步和第 5 步。
  • 这个 “PyTorch 下令 -> CUDA 翻译 -> GPU 计算 “ 的循环会执行你设定的所有步数（比如 20 次）。每一次循环，图像都从噪点中变得更清晰一点。

第 7 步：【建筑师 PyTorch】收尾并交付

  • 循环结束后，PyTorch 指挥模型中的 VAE 解码器，将最终在显存里的 “ 潜在空间 “ 张量，解码成我们肉眼可见的像素图像 (RGB 张量)。
  • 最后，这个 RGB 张量被从显存 (VRAM) 传回内存 (RAM)，项目经理 ComfyUI 接收到这个最终成品，并把它显示在你的屏幕上。

4. 参考教程