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黑森林实验室（Black Forest Labs）推出的FLUX.1图像生成模型，凭借120亿参数的庞大规模，正重新定义图像生成技术的标准。这一系列模型不仅为AI工程师提供了强大工具，也为图像生成领域带来了全新的活力。

一、对"FLUX.1"系列模型版本分析

FLUX.1系列模型包括三个版本，各自具有不同的特点和应用方向：

• FLUX.1-Professional：闭源版本，提供行业领先的图像生成能力，特别在图像质量、细节呈现和多样性方面表现突出。它面向高性能需求的企业用户，支持通过API进行定制化访问，适合专业级应用。

• FLUX.1-Developer：开源版本，商业用途受限，基于FLUX.1-Professional进行优化。它不仅继承了强大的提示词处理能力，还在效率上做了增强，适合开发者进行技术研究、应用开发和功能扩展。

• FLUX.1-Express：开源且可商用，专为个人用户和小型开发设计，采用Apache 2.0许可证。其重点是生成速度和低内存占用，适合在资源有限的环境下使用，满足日常开发需求。

二、AI工程师与FLUX.1系列模型

作为AI工程师，FLUX.1系列模型为我提供了一个强大的技术工具，帮助我在图像生成领域实现更高效的研发和应用。
这些模型不仅在性能上表现优异，而且具有灵活的扩展性，能够根据具体需求进行定制。无论是在学术研究还是实际项目中，FLUX.1的高效性和创新性都让我深刻感受到其在推动AI技术前沿发展的巨大潜力。对于我们这些致力于AI技术的工程师来说，FLUX.1无疑是提升工作效率和突破技术瓶颈的重要利器。

FLUX.1-Express凭借其快速生成能力和低资源占用，成为了AI工程师在进行图像生成任务时的理想选择。它能够在极短的时间内生成高质量的图像，同时对计算资源的需求较低，使得开发者能够在不依赖高性能硬件的情况下，快速进行模型训练和部署。这种高效性对于快速迭代和原型设计尤为重要，特别是在资源受限的环境中，FLUX.1-Express的优势更为突出。对于日常的AI应用开发，FLUX.1-Express无疑提供了一个高效、灵活的解决方案。

三、ComfyUI在线部署

（1）在终端中执行以下命令克隆ComfyUI代码：

# github官方代码仓库
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git
# gitCode-github加速计划代码仓库
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/co/ComfyUI.git

（2）克隆完成后可看到如下目录：

（3）终端进入/root/workspace/ComfyUI目录，执行以下命令，安装ComfyUI需要的依赖：

cd ComfyUI/
pip install -r requirements.txt --ignore-installed

（4）执行以下命令，启动ComfyUI：

python main.py --listen

（5）看到服务成功启动，说明ComfyUI部署成功！

四、FLUX.1在线部署

推荐您阅读ComfyUI官方使用FLUX.1示例，以下是基于丹摩平台的部署教程

（1）平台已预制FLUX.1相关资源，您可通过内网高速下载：

# 下载完整FLUX.1-dev模型
wget http://file.s3/damodel-openfile/FLUX.1/FLUX.1-dev.tar
# 下载完整FLUX.1-schnell模型
wget http://file.s3/damodel-openfile/FLUX.1/FLUX.1-dev.tar
# 下载完整Clip模型
wget http://file.s3/damodel-openfile/FLUX.1/flux_text_encoders.tar

（2）此处以FLUX.1-dev为例演示，首先下载完整FLUX.1-dev模型：

wget http://file.s3/damodel-openfile/FLUX.1/FLUX.1-dev.tar

（3）解压文件：

tar -xf FLUX.1-dev.tar

（4）解压后完成后可看到如下目录:

（5）把其中的一些文件移至ComfyUI指定目录：

• 大模型文件flux1-dev.safetensors需要移动至/root/workspace/ComfyUI/models/unet/文件夹中
• vae文件ae.safetensors需移动至/root/workspace/ComfyUI/models/vae/文件夹中

# 进入解压后的文件夹
cd /root/workspace/FLUX.1-dev
# 移动文件
mv flux1-dev.safetensors /root/workspace/ComfyUI/models/unet/
mv ae.safetensors /root/workspace/ComfyUI/models/vae/

（6）接下来下载完整Clip模型：

# 进入JupyterLab根目录
cd /root/workspace
# 下载文件
wget http://file.s3/damodel-openfile/FLUX.1/flux_text_encoders.tar

（7）解压文件：

tar -xf flux_text_encoders.tar

（8）解压后完成后可看到如下目录:

（9）把其中的一些文件移至ComfyUI指定目录：

# 进入解压后的文件夹
cd /root/workspace/flux_text_encoders
# 移动文件
mv clip_l.safetensors /root/workspace/ComfyUI/models/clip/
mv t5xxl_fp16.safetensors /root/workspace/ComfyUI/models/clip/

五、添加工作流呈现效果图展示

六、总结

在丹摩征文活动中，围绕主题“FLUX.1图像生成模型：AI工程师的创新实践”，我们聚焦在FLUX.1图像生成模型的前沿应用与技术创新。本文探讨了AI工程师们如何利用FLUX.1模型推动图像生成技术的变革，通过实践与探索，不断优化模型的生成质量、提高效率，并解决实际应用中遇到的各种挑战。

FLUX.1模型不仅在生成效果上实现了大幅提升，也在细节处理和效率方面展现了其独特优势。AI工程师们在实际应用中发现，通过FLUX.1模型，他们可以生成更具表现力和细节丰富的图像，满足艺术创作、设计和商业应用的多样化需求。此外，FLUX.1的创新算法使得生成过程更加高效，为大规模图像生成提供了可能性。

然而，随着模型生成能力的提升，也带来了伦理、版权、生成质量控制等方面的新挑战。AI工程师们在创新的同时，必须保持对社会责任的清醒认识。如何平衡生成内容的真实性和创新性，如何避免滥用风险，这些都是FLUX.1模型实际应用中必须面对的问题。

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通过此次征文活动，我们不仅看到了FLUX.1模型的创新成果，也深刻体会到AI工程师们在创新实践中不断克服技术难题的精神。未来，随着技术和规范的发展，相信FLUX.1将继续推动图像生成领域的进步，为AI应用的可持续发展奠定基础。