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FLUX模型是由Black Forest Labs推出的一款文本生成图像的AI模型，具有120亿参数，显著提升了图像生成的质量和多样性‌。FLUX模型包含三个版本：FLUX.1 pro、FLUX.1 dev和FLUX.1 schnell，分别针对不同的使用场景和需求。‌

‌FLUX.1 pro‌：这是FLUX的最强版本，专为商业用途设计，提供最先进的图像生成性能，包括顶级的提示词遵循、视觉质量和输出多样性。它是一个闭源模型，需要通过API获取访问权限。
‌FLUX.1 dev‌：这是一个开源的引导蒸馏模型，适用于非商业应用。它从FLUX.1 pro蒸馏而来，具有类似的质量和提示词遵循能力，同时比同等大小的标准模型更高效。
‌FLUX.1 schnell‌：这是响应速度最快的模型，专为本地开发和个人使用设计。它在Apache 2.0许可下公开获取，权重可以在Hugging Face上找到，代码可以在GitHub和Hugging Face的Diffusers中找到。

一、平台环境准备

镜像选择：pytorch:v24.10-torch2.4.0-torchmlu1.23.1-ubuntu22.04-py310
卡选择：任意一款MLU3系列及以上卡

二、代码下载

git clone https://githubfast.com/lllyasviel/stable-diffusion-webui-forge.git

三、基础环境准备

此处是修改过的requiment.txt，原因是剔除torch库,不让版本随意改动

setuptools==69.5.1  # temp fix for compatibility with some old packages
GitPython==3.1.32
Pillow==9.5.0
accelerate==0.21.0
blendmodes==2022
clean-fid==0.1.35
diskcache==5.6.3
einops==0.4.1
facexlib==0.3.0
fastapi==0.104.1
gradio==4.40.0
httpcore==0.15
inflection==0.5.1
jsonmerge==1.8.0
kornia==0.6.7
lark==1.1.2
numpy==1.26.2
omegaconf==2.2.3
open-clip-torch==2.20.0
piexif==1.1.3
protobuf==3.20.0
psutil==5.9.5
resize-right==0.0.2
safetensors==0.4.2
scikit-image==0.21.0
spandrel==0.3.4
spandrel-extra-arches==0.1.1
tomesd==0.1.3
transformers==4.46.1
torchdiffeq==0.2.5
httpx==0.24.1
pillow-avif-plugin==1.4.3
torchsde==0.2.6
diffusers==0.31.0
gradio_rangeslider==0.0.6
gradio_imageslider==0.0.20
loadimg==0.1.2
tqdm==4.66.1
peft==0.13.2
pydantic==2.8.2
huggingface-hub==0.26.2
huggingface_guess

3.1 支援whl包

cambricon_pytorch_lightning-2.4.0+mlu0.6.0-py3-none-any.whl
diffusers_mlu-0.3.0+diffusers0.30.1-py3-none-any.whl

四、代码修改

webui.py的前添加

import torch
import torch_mlu
import torch_mlu.utils.gpu_migration#注意前三行
import diffusers_mlu

4.2 组件下载

mkdir repositories
cd repositories
git clone https://githubfast.com/lllyasviel/google_blockly_prototypes
git clone https://githubfast.com/salesforce/BLIP.git
git clone https://githubfast.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui-assets.git

# 五、模型下载

```bash
apt update && apt install git-lfs -y
#models/Stable-diffusion
git-lfs clone https://www.modelscope.cn/AI-ModelScope/FLUX.1-dev.git
#models/text_encoder
git-lfs clone https://www.modelscope.cn/muse/sd35_t5xxl.git
git-lfs clone https://www.modelscope.cn/livehouse/clip_l.git
#models/VAE
#直接把flux里面的vae拷贝过来即可

记得把模型放进对应注释的路径

六、运行效果

命令：
export MLU_VISIBLE_DEVICES=0 && python webui.py --disable-xformers --always-offload-from-vram --skip-torch-cuda-test --skip-version-check

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