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2025-7-23 17:38:06

Flux Kontext txt2img 的质量比 Flux dev 低

这是由Flux Kontext pro api生成的,不同的种子,但相同的提示和分辨率,更好的提示坚持和良好的质量


2025-7-23 17:40:59

您是否使用官方Flux 1 Kontext Playground测试生成,我在BFL playground上生成了比Flux Dev更好的结果。
2025-7-23 17:41:08

它实际上是:https:// docs.bfl.ai/kontext/kontext_text_to_image
2025-7-23 17:50:20

不,是蒸馏。例如,来自krea的K1是Kontext finetune。
2025-7-23 18:01:04

从字面上看,这不是他妈的kontext的制作,当然它在txt2img上不是那么好,它不是txt2img模型耶稣
2025-7-23 22:46:35

关于LLM
2025-7-24 03:36:34

如果您正在尝试更多,希望看到Kontext Dev和Kontext Pro API之间的比较。
2025-7-24 09:37:45
一幅令人惊艳的日式风格数字绘画。一棵粗壮扭曲的大树矗立在巨大的橙红色圆形落日之前,树冠上开满了洁白的花朵,近乎点彩派风格。一座小巧的深色传统日式建筑坐落在漆黑平静的湖边,窗户散发着微光。阳光在水面上形成了鲜艳的橙红色倒影,倒影由清晰的水平线描绘而成。暗沉的背景天空和远处的山峦布满了优雅流畅的黑白线条艺术纹理,营造出一种层次感和图案感。画面充满戏剧性与宁静感,对比度强烈,色彩简约却质感丰富 。  
2025-7-24 10:11:36
你傻啊?这不是给文本到图像(texttoimage,这里t2i推测含义)用的。  
2025-7-24 10:17:28
你为什么要用kontext来处理文本到图像的转换呢?这毫无意义。
2025-7-24 12:42:36
这可不是Kontext(语境)的用途所在。  
使用不同的令牌输出
2025-7-25 23:29:07
不,如果你在BFL平台上为积分付费,在相同的提示下,Kontext生成的结果比Flux dev或pro更好。  
2025-7-26 01:04:26
这是一个新模型,我们得研究多种方法来充分利用它。此外,Kontext Pro的文本到图像功能比Flux Dev的要好,所以Kontext Dev的文本到图像功能在这方面让我有点失望。  
2025-7-27 13:20:56
我同意。
2025-7-27 19:40:06
我不太确定这里是否真的能做比较。与最初的开发版本相比,Kontext对提示词的遵循情况是通过非常不同的方式训练出来的。我几乎会把它们视为不同的系列。这就好比拿HiDream/SD3.5等进行比较。你真正能衡量的只是它对提示词的遵循程度,而不是质量有多好,因为不同的模型需要不同的提示词策略。受日本风格启发的数字绘画呈现出明显的水平线流动的黑白线条艺术纹理调色板简约但纹理丰富。你是不是用人工智能生成了那个提示词,然后都没读啊?因为Kontext比原始开发版本更符合你提示词里说的内容。开发版本生成了一幅还算好看但比较普通的数字插画。而Kontext按照你的要求生成了一幅日式风格的画作。  
2025-7-28 07:30:27
你没抓住重点,Kontext完全是关于用上下文编辑取代Redux、Fluxfill、ControlNet、IPAdapters和图像修复。Flux则用于文本到图像的开发。  
2025-7-29 19:56:46
在我的工作流程中添加了Gemma3 27B。无需大语言模型(LLM)。
2025-7-30 12:13:15
事实证明,比起真正的锤子,扳手可不是个钉钉子的好工具。  
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