发现 Flux.1 IA：充分利用这个强大的图像生成工具的 5 种方法，包括一个免费的选项！

自从推出以来，仅仅几天的时间，Flux.1 来自 Black Forest Labs 就彻底改变了 AI 图像生成器 的世界，在我看来，它迅速成为了社区的最爱。这个开放权重模型拥有 120 亿个参数，不仅与 Midjourney V6 和 OpenAI 的 DALL-E 3 等商业巨头相匹配，甚至超越了它们。

Flux.1 最棒的地方在于，由于它是开放权重的，你可以在本地 PC 上下载并运行它，或者使用 API 按需生成图像。然而，我知道如果你不熟悉这些方法，它们可能看起来复杂或令人生畏。

这就是为什么在这篇文章中 我将向你介绍五个可以完全免费且无复杂操作地访问 Flux.1 的网站。 此外，在文章的最后，我将提供一个完整的指南，帮助你逐步在本地使用 Python 运行 Flux.1。 让我们开始吧！

Hugging Face

如果你还不知道，绝对应该了解一下一个名为 HuggingFace 的平台。这个平台非常多功能且开放，旨在让任何人都能创建、训练和实施 机器学习 (ML) 和 自然语言处理 (NLP) 模型。如果你熟悉 GitHub，可以把 HuggingFace 想象成人工智能领域的 GitHub，但更注重为 AI 专家和爱好者创建一个社区。当我刚开始时，几个小时内就成为了普通用户。

如果你想在 Hugging Face 上试用 Flux.1，只需创建一个账户，然后打开专门为 Flux.1 设置的空间。就是这么简单！

Flux 有几个版本：

· Schnell.

· Dev.

· Pro.

“Schnell” 是一个为本地开发和个人使用设计的版本，与我将在这里解释的版本相比，模型相当不错。你还可以找到一个更高级的开发版本 “dev”，以及一个专业版本 “pro”。前两个版本我在 Hugging Face 上找到了 😊，因为它们的代码是免费访问的，你可以像我一样访问它们。接下来我分享一下我的体验：

要在 Hugging Face 上试用 Flux，只需创建一个账户并打开 Flux.1 Schnell 的空间。

你可以在右侧的文本框中输入你的提示，然后点击“Compute”按钮（我将其用红色标出以便于查看）。如果你遇到错误（就像我遇到的那样），可以在消息出现的部分下方的列表中选择不同的空间，或者再次点击计算。这里是我用这个模型得到的第一个结果：

提示： 一幅宇航员骑在月球上的马的画。

如果你想尝试第二个选项，模型 Flux.1 Dev，你会看到如下界面：

这是我用这个模型得到的第二个例子：

提示： 一幅月球上有恐龙的图像，背景中可见地球。

如你所见，这两个模型都非常强大。要测试专业版本，我们可以使用 Replicate 这个工具。

Replicate

Replicate 是一个基于云的平台，允许用户运行和微调机器学习 (ML) 模型，包括自定义和开源模型。

要使用 Flux.1，请前往 Replicate 上的 Black Forest Lab 页面，在那里你会找到列出的三个版本的 Flux.1。只需选择你想尝试的版本即可。

例如，如果我们选择 pro 模型，我们会看到一个可以输入提示的单元格（请记住，只有 Schnell 模型是免费的）。

如果你有兴趣运行 Pro 和 Dev 模型，可以设置支付方式，每次运行大约 $0.0021 生成图像。但请记住，Dev 在 Hugging Face 上是完全免费的。

FluxAI 图像生成器

另一个越来越受欢迎的网站是 FluxAI 图像生成器，我非常欣赏它的速度和易用性。虽然我不知道是谁创建的，但与 Hugging Face 相比，速度差异非常明显。只需四个控制项——消息、种子、纵横比、输出格式和质量——你就可以快速轻松地获得同样令人印象深刻的 Flux 质量。你还可以找到付费计划。

这里是一个例子：

这个工具非常强大且快速，但这种速度是有代价的：它还会在你的图像上添加水印。如果你希望去掉水印，就需要考虑付费计划。因此，我个人仍然更喜欢 Hugging Face。我为你总结了计划。

Fal AI

Fal.ai 是一个为开发者提供的绝佳平台，提供 AI 推理 API，可以集成到你的应用程序中。它也是测试多模态模型（如 Flux.1）的好地方。

要开始，只需访问 Fal.ai 并选择 Schnell 模型。请记住，其他模型需要支付方式。另一个需要考虑的事情是，如果你想使用它，必须用你的 GitHub 账户注册。一个优点是，它运行得非常快！此外，它还有一个 API，可以从 Python 和其他语言运行。一旦信用用尽（最初我获得了 $2 的免费额度），就无法在不付费的情况下使用。

我给你留一个例子：

提示： 狮子眼睛的特写，从侧面展示虹膜的强烈强度和丰富的质感。周围的毛发细节丰富，捕捉了狮子的野性本质。柔和的自然光增强了深度和真实感。单词“FLUX”用粗体白色笔触涂抹在眼睛上，形成鲜明的对比。

本地运行

最后，在 GitHub 页面上，你可以找到所有信息，以使用 Python 在本地运行 FLUX.1-schnell 和 FLUX.1-dev 模型。然而，它们似乎并不是那么直观和易于理解。因此，我写了一份 在 Windows 上运行的完整指南，并留下了一份 计算机必须具备的要求指南，因为它们相当庞大。

PDF 指南

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