原贴链接

https://www.reddit.com/gallery/1fgihis

讨论总结

本次讨论主要围绕如何优化Flux.schnell管道，使其能够在一步内生成与现有质量相近的图像。讨论内容涵盖了技术细节、计算预算、提示跟随能力、实时生成配置等多个方面。参与者对RealKingNish的优化成果表示赞赏，并提出了进一步的疑问和建议。总体情感倾向以探讨和赞赏为主，讨论热度中等。

主要观点

  1. 👍 RealKingNish成功优化了Flux管道，使其在一步内生成高质量图像。

    • 支持理由：通过调整和修改默认管道，实现了显著的性能提升。
    • 反对声音：部分用户对提示跟随能力的下降表示担忧。

  2. 🔥 该方法在计算时间预算上消耗较快，建议增加实时生成功能的开关。

    • 正方观点：实时生成功能在某些场景下非常有用，但需要控制计算资源的消耗。
    • 反方观点：实时生成功能可能导致计算资源过度消耗，影响其他任务的执行。

  3. 💡 有用户认为该方法与Fastflux非常接近，怀疑Fastflux可能已经发现了类似的变化并保密。

    • 解释：讨论中出现了对Fastflux技术路线的猜测和比较，引发了关于技术保密性和开放性的讨论。

  4. 💡 请求提供优化Flux.schnell管道的指南或教程。

    • 解释：部分用户对如何进行类似优化感到困惑，希望获得更多指导和资源。

  5. 💡 建议通过创建“舒适的节点”来改进Flux.schnell管道。

    • 解释：简短但直接的建议，指向了改进方法的核心。

金句与有趣评论

  1. “😂 RealKingNish：I am experimenting with Flux and trying to push it to its limits without training.”

    • 亮点：展示了实验者的探索精神和创新思维。

  2. “🤔 No_Assistant1783：It seem to be a bit worse at following prompt but definitely usable.”

    • 亮点：客观评价了优化后的效果，指出了提示跟随能力的不足。

  3. “👀 stddealer：I already thought 1 step schnell was almost decent with the default pipeline, but this is on another level.”

    • 亮点：对优化成果的高度赞赏，强调了改进的显著性。

  4. “🤔 herozorro：Reduced number of inference steps: The default num_inference_steps is set to 4, which is significantly lower than typical diffusion models (often 20-50 steps). This drastically reduces the number of iterations in the denoising loop, speeding up the overall process.”

    • 亮点：详细解释了减少推理步骤对加速图像生成的影响。

  5. “👀 chemistrycomputerguy：The whole point of the post is that num inference steps is 1 instead of 4.”

    • 亮点：指出了讨论的核心问题，澄清了误解。

情感分析

讨论的总体情感倾向以探讨和赞赏为主，参与者对RealKingNish的优化成果表示高度认可。主要分歧点在于实时生成功能的计算资源消耗问题，部分用户对此表示担忧。情感倾向积极，讨论氛围友好，参与者多为技术爱好者，对技术细节表现出浓厚兴趣。

趋势与预测

  • 新兴话题：如何进一步优化Flux.schnell管道，提升提示跟随能力，减少计算资源消耗。
  • 潜在影响：优化后的Flux.schnell管道可能在图像生成领域引发更多关注和应用，推动相关技术的进一步发展。

详细内容：

标题：改进 Flux.schnell 管道实现单步生成近似质量图像的热门讨论

在 Reddit 上，一则关于改进 Flux.schnell 管道以实现单步生成近似质量图像的帖子引发了广泛关注。该帖子获得了众多点赞和大量评论。原帖提供了相关内容的链接：https://www.reddit.com/gallery/1fgihis 。

帖子引发了多方面的讨论，核心问题在于这种改进方式的效果、存在的问题以及是否具有普遍适用性。

在讨论中，有人正在对 Flux 进行实验并试图突破其极限，且在解决管道中的一些缺陷后，能够在单步生成近似质量的图像。但也有人认为在遵循提示方面稍差，还指出可能存在配置空间的错误，图像会在任何设置更改时生成，而非仅在按下“增强图像”按钮时。对此，改进者表示是出于实时性考虑，并将添加用户可选择的复选框，还会再次添加进度条。

有人认为这种改进很酷，但会快速消耗计算时间预算，建议添加实时切换选项。还有人惊叹于这种改进与 fastflux 的相似性，怀疑是否存在先发现并保密的情况。

有人请求写一份关于如何进行改进的指南或教程，或者提供进行模型比较所需的先验知识要点。

对于更快生成图像的实现方式，有人进行了详细分析，包括减少推理步骤、自适应时间步长调度、使用特定调度器等多种优化方式。但也有人指出粘贴的 LLM 输出存在错误，因为实际上默认的推理步骤数是 1 而非 4 。

有人想知道默认管道的缺陷所在，还有人好奇单步改进的来源，也有人询问如何在 comfy UI 上实现，以及是否在推销解决方案。

总之，这场讨论展示了大家对图像生成技术改进的关注和探索，不同观点的交流碰撞为这一领域的发展提供了更多思考。