FluxTextToImage
类keras_hub.models.FluxTextToImage(backbone, preprocessor, **kwargs)
一个用于文本到图像生成的端到端 Flux 模型。
该模型具有一个 generate()
方法,用于根据提示生成图像。
参数
keras_hub.models.FluxBackbone
实例。keras_hub.models.FluxTextToImagePreprocessor
实例。示例
使用 generate()
进行图像生成。
prompt = (
"Astronaut in a jungle, cold color palette, muted colors, "
"detailed, 8k"
)
text_to_image = keras_hub.models.FluxTextToImage.from_preset(
"TBA", height=512, width=512
)
text_to_image.generate(
prompt
)
# Generate with batched prompts.
text_to_image.generate(
["cute wallpaper art of a cat", "cute wallpaper art of a dog"]
)
# Generate with different `num_steps` and `guidance_scale`.
text_to_image.generate(
prompt,
num_steps=50,
guidance_scale=5.0,
)
# Generate with `negative_prompts`.
text_to_image.generate(
{
"prompts": prompt,
"negative_prompts": "green color",
}
)
from_preset
方法FluxTextToImage.from_preset(preset, load_weights=True, **kwargs)
从模型预设实例化一个 keras_hub.models.Task
。
预设是用于保存和加载预训练模型的配置、权重及其他文件资产的目录。preset
可以是以下之一:
'bert_base_en'
'kaggle://user/bert/keras/bert_base_en'
'hf://user/bert_base_en'
'./bert_base_en'
对于任何 Task
子类,您可以运行 cls.presets.keys()
列出该类所有可用的内置预设。
此构造函数可以通过两种方式之一调用。要么从任务特定的基类(例如 keras_hub.models.CausalLM.from_preset()
)调用,要么从模型类(例如 keras_hub.models.BertTextClassifier.from_preset()
)调用。如果从基类调用,返回对象的子类将从预设目录中的配置推断。
参数
True
,保存的权重将加载到模型架构中。如果为 False
,所有权重将随机初始化。示例
# Load a Gemma generative task.
causal_lm = keras_hub.models.CausalLM.from_preset(
"gemma_2b_en",
)
# Load a Bert classification task.
model = keras_hub.models.TextClassifier.from_preset(
"bert_base_en",
num_classes=2,
)
backbone
属性keras_hub.models.FluxTextToImage.backbone
一个具有核心架构的 keras_hub.models.Backbone
模型。
generate
方法FluxTextToImage.generate(inputs, num_steps=28, guidance_scale=7.0, seed=None)
根据提供的 inputs
生成图像。
通常,inputs
包含用于引导图像生成的文本描述(称为提示)。
某些模型支持 negative_prompts
键,这有助于引导模型避免生成某些风格和元素。要启用此功能,请将 prompts
和 negative_prompts
作为字典传递
prompt = (
"Astronaut in a jungle, cold color palette, muted colors, "
"detailed, 8k"
)
text_to_image.generate(
{
"prompts": prompt,
"negative_prompts": "green color",
}
)
如果 inputs
是一个 tf.data.Dataset
,输出将“按批次”生成并连接。否则,所有输入将作为批次处理。
参数
tf.data.Dataset
。格式必须是以下之一:tf.data.Dataset
preprocessor
属性keras_hub.models.FluxTextToImage.preprocessor
用于预处理输入的 keras_hub.models.Preprocessor
层。