NAG_FLUX.1-Kontext-Dev

מה זה

אתם מעלים תמונת מקור, מקלידים פרומפט לשינוי המבוקש ומגדירים פרומפט שלילי עבור מנגנון ה־NAG. המערכת מייצרת תמונה ערוכה ומציגה אותה ברכיב השוואה עם סליידר, שמראה את התוצאה הרגילה מול התוצאה שמשלבת את האלגוריתם.

מאחורי הקלעים רץ המודל FLUX.1 Kontext dev של חברת Black Forest Labs, בשילוב מימוש מותאם של הטרנספורמר והפייפליין שמיישמים את המחקר על Normalized Attention Guidance. הממשק כולל גם דוגמאות מובנות בטעינה מושהית שמאפשרות לבדוק את התנהגות העריכה בלחיצה אחת בלי להעלות קובץ משלכם.

מתאים ל

• השוואת הנחיית עריכה

  בדיקה ויזואלית של השפעת מנגנון ה־NAG מול מודל FLUX רגיל באמצעות סליידר השוואה מובנה.

• עריכת תמונה מבוססת טקסט

  העלאת תמונת מקור ושינוי אלמנטים מוגדרים בעזרת פרומפט חיובי ופרומפט שלילי ייעודי.

• כוונון פרמטרי קשב

  שינוי ערכי ה־NAG Scale וה־Guidance Scale כדי לבחון היכן התמונה נשברת או מתייצבת.

איפה זה נופל

אם משאירים את תיבת ההשוואה מסומנת, זמן העיבוד מוכפל כי הכלי מייצר שתי תמונות נפרדות כדי להציג את ההבדלים. מעבר לכך, האלגוריתם נשען לחלוטין על היכולות של FLUX.1 Kontext, כך שאם הפרומפט מורכב מדי או שהתמונה הראשונית סבוכה, הבעיות של מודל הבסיס עדיין יופיעו בתוצאה.

איך משתמשים

טוענים תמונה, כותבים הנחיה, ולוחצים על Generate. אפשר לפתוח הגדרות מתקדמות ולשנות את עוצמת ה־NAG, צעדי הדגימה שמוגדרים כברירת מחדל על 25, רזולוציית התמונה והסיד. הריצה מתבצעת על מאיץ A10G דרך ZeroGPU, כך שזמן העיבוד לוקח שניות בודדות, אך ייתכן תור קצר אם המשאב נתפס.

הרישיון

קוד ההדגמה מפורסם תחת רישיון MIT שמאפשר שימוש חופשי ושינוי קוד. עם זאת, התוצרים והשימוש תלויים ברישיון של מודל הבסיס FLUX.1 Kontext dev שמחייב בדיקה נפרדת.

• שימוש מסחרי
• שינוי הקוד
• הפצה מחדש

הרישיון המלא ב־Hugging Face ↗