1. Einführung in das Tutorial

Das UNO-Projekt ist ein KI-Bildgenerierungsmodell, das im April 2025 vom intelligenten Erstellungsteam von ByteDance veröffentlicht wurde. Es kann sowohl die Bildgenerierung für einzelne als auch für mehrere Motive unterstützen, mehrere Aufgaben mit einem Modell vereinen und starke Generalisierungsfähigkeiten aufweisen. Die relevanten Papierergebnisse sindLess-to-More-Generalisierung: Mehr Steuerbarkeit durch kontextbezogene Generierung".

Das Projekt unterstützt mehrere Datenformate und Speicher-Backends, verfügt über leistungsstarke Abfrageoptimierungsfunktionen und flexible Skalierbarkeit und eignet sich für groß angelegte Datenanalyseszenarien. UNO hat es sich zur Aufgabe gemacht, Entwicklern dabei zu helfen, mithilfe einfacher APIs und umfangreicher Funktionsmerkmale problemlos effiziente Datenverarbeitungsprozesse zu erstellen und Unternehmen und Entwicklern zuverlässige Unterstützung für die Dateninfrastruktur zu bieten.

Dieses Tutorial verwendet Ressourcen für eine einzelne RTX 4090-Karte.

👉 Dieses Projekt bietet ein Modell für:

FLUX.1-dev-fp 8: Dies ist ein Gleichrichtertransformator mit 12 Milliarden Parametern, der in der Lage ist, Bilder aus Textbeschreibungen zu generieren.

Projektbeispiele

2. Bedienungsschritte

1. Klicken Sie nach dem Starten des Containers auf die API-Adresse, um die Weboberfläche aufzurufen

Wenn „Modell“ nicht angezeigt wird, bedeutet dies, dass das Modell initialisiert wird. Da das Modell groß ist, warten Sie bitte etwa 1–2 Minuten und aktualisieren Sie die Seite.

2. Nachdem Sie die Webseite aufgerufen haben, können Sie ein Gespräch mit dem Modell beginnen

❗️Wichtige Anwendungstipps:

Anzahl der Schritte: Stellt die Anzahl der Iterationen des Modells oder die Anzahl der Schritte im Inferenzprozess dar und stellt die Anzahl der Optimierungsschritte dar, die das Modell zum Generieren des Ergebnisses verwendet. Eine höhere Anzahl von Schritten führt im Allgemeinen zu genaueren Ergebnissen, kann aber die Rechenzeit verlängern.
Anleitung: Es wird verwendet, um zu steuern, inwieweit bedingte Eingaben (wie Text oder Bilder) in generativen Modellen die generierten Ergebnisse beeinflussen. Höhere Richtwerte führen dazu, dass die generierten Ergebnisse besser mit den Eingabebedingungen übereinstimmen, während niedrigere Werte mehr Zufälligkeit beibehalten.
Samen: Ist der Startwert der Zufallszahl, der zur Steuerung der Zufälligkeit des Generierungsprozesses verwendet wird. Derselbe Seed-Wert kann dieselben Ergebnisse erzeugen (vorausgesetzt, dass die anderen Parameter gleich sind), was für die Reproduktion von Ergebnissen sehr wichtig ist.

Anwendung

Austausch und Diskussion

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Zitationsinformationen

Dank an den Github-Benutzer xxxjjjyyy1 Für die Erstellung dieses Tutorials lauten die Projektreferenzinformationen wie folgt:

@article{wu2025less,
  title={Less-to-More Generalization: Unlocking More Controllability by In-Context Generation},
  author={Wu, Shaojin and Huang, Mengqi and Wu, Wenxu and Cheng, Yufeng and Ding, Fei and He, Qian},
  journal={arXiv preprint arXiv:2504.02160},
  year={2025}
}