Black Forest Labs 的 FLUX.1 系列 8 款模型各有特点和优势，以下是具体介绍：
- black-forest-labs/FLUX.1-dev：开源非商业用途版本，从 FLUX.1 (pro) 提炼而来，有相似质量和快速遵守能力，比相同尺寸标准模型更高效。能处理复杂构图指令，文本生成出色，生成人手图像细节有进步，可用于图像生成实验和研究等。模型下载地址：https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-dev
- black-forest-labs/FLUX.1-schnell1：精简快速版本，基于 120 亿参数整流流变换器架构，专为本地开发和个人使用定制，仅需 1-4 步就能生成高质量图像，采用潜在对抗扩散蒸馏训练，具备先进输出质量，紧跟提示词能力可与闭源模型媲美，速度快。模型下载地址：https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-schnell
- black-forest-labs/FLUX.1-Fill-dev：主要用于图像修复与扩展，包含 inpainting（局部重绘）和 outpainting （外绘拓展）功能。能基于文本描述和二进制掩码对图像编辑与扩展，可无缝编辑图像并延伸至原始边界之外，处理速度快，新生成内容与原图衔接好，是目前较好的图像修复模型。模型下载地址：https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-Fill-dev
- black-forest-labs/FLUX.1-Redux-dev：是一种适配器，能将输入图像与文本提示结合和重构，生成有微妙差异新图像，保留原始图像主要特征，可用于保持人物一致性或融合多张图像不同部分等，能很好保留原图风格、构图、细节、人物特征等，可玩性高，应用范围广。模型下载地址：https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-Redux-dev
- black-forest-labs/FLUX.1-Depth-dev：用于基于深度信息的图像生成与控制，通过提取深度图和结合文本提示提供结构引导。采用指导蒸馏训练方法，能高效生成图像并遵循提示词，深度图保留技术有助于维持源图像空间关系和结构元素，擅长在引入新视觉元素时保持原始构图。模型下载地址：https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-Depth-dev
- black-forest-labs/FLUX.1-Canny-dev：基于 Canny 边缘检测技术，用于精确保留和利用图像边缘信息，方便对边缘细节控制和调整。可以很好识别和保留精细边缘，确保图像变换过程中结构边界完整，使生成图像边缘细节与原始图像一致，同时根据文本提示创作。模型下载地址：https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-Canny-dev
- black-forest-labs/FLUX.1-Depth-dev-lora：是 FLUX.1-Depth-dev 的 Lora 版本，Lora 技术通常能在不改变基础模型架构的情况下，通过少量参数微调来适应特定任务或数据集。它可能在深度信息利用和图像生成的特定场景下，通过 Lora 的微调机制，进一步优化性能，提高对特定类型图像或深度特征的处理能力，更灵活地满足用户在深度相关图像生成任务中的个性化需求。模型下载地址：https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-Depth-dev-lora
- black-forest-labs/FLUX.1-Canny-dev-lora：是 FLUX.1-Canny-dev 的 Lora 版本，结合了 Canny 边缘检测和 Lora 微调技术。在处理图像边缘细节的生成和编辑任务时，通过 Lora 的微调，可以更好地针对特定的图像风格、边缘特征或用户需求进行优化，能够更精准地控制边缘的生成效果，在保持图像整体结构的基础上，使边缘的细节处理更加细腻和符合预期，适用于对图像边缘质量有更高要求的场景。模型下载地址：https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-Canny-dev-lora
