介绍

该模型是基于FLUX.1-dev模型的8步蒸馏版lora。我们使用特殊设计的判别器来提高蒸馏质量。该模型可以用于T2I、Inpainting controlnet和其他FLUX相关模型。建议guidance_scale=3.5和lora_scale=1。我们的更低步数的版本将在后续发布。

https://huggingface.co/alimama-creative/FLUX.1-Turbo-Alpha

训练细节

该模型在1M公开数据集和内部源图片上进行训练，这些数据美学评分6.3+而且分辨率大于800。我们使用对抗训练来提高质量，我们的方法将原始FLUX.1-dev transformer固定为判别器的特征提取器，并在每个transformer层中添加判别头网络。在训练期间，我们将guidance scale固定为3.5，并使用时间偏移量3。

混合精度: bf16

学习率: 2e-5

批大小: 64

训练分辨率: 1024×1024