使用场景

生成具有特定背景和前景的图像，如海滩上的古老女性形象。

创建具有特定风格和元素的图像，例如卡通风格的UFO悬浮在城市上空。

利用ControlNet生成具有特定姿态和深度条件的赛车图像。

产品特色

• 细粒度的区域控制：通过区域掩码和特定提示实现对生成图像特定区域的精准控制。

• 训练无关：无需训练即可实现文本到图像的生成，降低了技术应用的门槛。

• 与LoRA和ControlNet兼容：增强了模型的灵活性和应用范围。

• 高效的推理速度：比基于RPG的实现更快，同时占用更少的GPU内存。

• 多样的示例和配置：提供了丰富的示例和配置选项，方便用户根据需求调整生成效果。

• 技术报告和代码开源：便于研究者和开发者深入了解和二次开发。

使用教程

1. 安装必要的依赖，包括diffusers库和其他Python包。

2. 克隆Regional-Prompting-FLUX仓库，并替换diffusers库中的相关文件。

3. 根据示例代码，设置基础提示、区域提示和掩码。

4. 调整图像大小、种子值和其他生成参数以满足特定需求。

5. 运行代码生成图像，并保存输出结果。

6. 根据需要调整区域控制因子设置，如掩码注入步骤和注入间隔，以优化生成效果。