Cet article explore les capacités des modèles de flux, en particulier le modèle FOFR / FLUX-Handwriting , pour générer des images de texte manuscrit. Il détaille comment utiliser ce modèle via un visage étreint et son API d'inférence, présentant sa capacité à créer des images manuscrites réalistes à partir d'invites de texte. L'article va ensuite plus loin, démontrant la création d'une application de narration simple qui combine le modèle FOFR / FLUX-Handwriting avec Gemini LLM de Google pour générer une nouvelle et créer une série d'images manuscrites illustrant ses parties. Images de haute qualité et autres médias. Le modèle FOFR / Flux-Handwriting est une version affinée spécialisée dans la génération d'images de texte manuscrit. L'article explique comment accéder et utiliser ce modèle via deux méthodes principales:

• Face étreinte: Accès direct via la page du modèle de visage étreint, en utilisant la bibliothèque diffusers ou l'API d'inférence. L'article fournit des exemples de code démontrant les deux approches. Surtout, l'invite doit inclure "l'écriture manuscrite HWRIT" pour déclencher l'effet souhaité.

• Répliquer: Une plate-forme alternative pour exécuter le modèle, bien qu'elle engage un co?t par exécution.

La capacité du modèle à interpréter les détails stylistiques tels que le style d'écriture manuscrite ("tremblant", "désordonné"), la couleur de l'encre et la texture papier. Les images sont affichées pour démontrer visuellement les résultats.

Application de narration

L'innovation principale de cet article est la création d'une application de narration. Cette application exploite le Gemini LLM pour générer une nouvelle, puis la divise en sept segments. Chaque segment est utilisé comme une invite pour le modèle FOFR / FLUX-Handwriting , générant sept images manuscrites. Ces images sont ensuite combinées à l'aide d'OpenCV pour créer une courte vidéo, illustrant efficacement l'histoire. L'article fournit le code de cette application, y compris les instructions d'installation et les explications de chaque étape. Notez que le code comprend un retard pour éviter de dépasser les limites de demande d'API.

Conclusion et FAQS

L'article conclut en résumant le potentiel des modèles de flux pour les applications créatives et les réponses fréquemment posées aux questions sur le modèle FOFR / Flux-Handwriting Code>, y compris son utilisation avec le <code> Fabrication Code> Bibliothèque et le modèle de sous-référence avec le <code> DifFers Méthodes.

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Code> Format. Notez que les chemins d'image sont relatifs et devraient être ajustés en fonction de l'emplacement réel du fichier.

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