本文探討了通量模型的功能，特別是fofr/flux-handwriting模型，用於生成手寫文本的圖像。它詳細(xì)介紹瞭如何通過擁抱臉及其推理API使用此模型，從而展示了其從文本提示中創(chuàng)建真實(shí)的手寫圖像的能力。然後，文章進(jìn)一步發(fā)展，展示了一個(gè)簡(jiǎn)單的講故事應(yīng)用程序的創(chuàng)建，該應(yīng)用程序?qū)?code>fofr/flux-handwriting Model與Google的Gemini LLM結(jié)合起來，以生成一個(gè)短篇小說，然後創(chuàng)建一系列手寫的圖像來說明其部分。

通量模型和筆跡一代

通量模型是能夠生成高質(zhì)量圖像和其他媒體的生成性AI模型。 fofr/flux-handwriting模型是專門用於生成手寫文本圖像的微調(diào)版本。本文解釋瞭如何通過兩種主要方法訪問和使用此模型：

• 擁抱面：利用diffusers庫(kù)或推理API，通過擁抱面模型頁(yè)面直接訪問。本文提供了證明這兩種方法的代碼示例。至關(guān)重要的是，提示必須包括“ HWRIT手寫”以觸發(fā)所需效果。

• 複製：運(yùn)行模型的替代平臺(tái)，儘管它會(huì)造成每次運(yùn)行的成本。

示例提示和輸出

文章包括提示及其相應(yīng)輸出的示例，突出了該模型解釋手寫樣式（“ Shaky”，“ Mysy”），墨水顏色和紙質(zhì)紋理等風(fēng)格細(xì)節(jié)的能力。顯示圖像以在視覺上演示結(jié)果。

講故事的應(yīng)用

本文的核心創(chuàng)新是創(chuàng)建講故事的應(yīng)用程序。該應(yīng)用程序利用Gemini LLM生成一個(gè)短篇小說，然後將其分為七個(gè)部分。每個(gè)片段都用作fofr/flux-handwriting模型的提示，生成七個(gè)手寫圖像。然後，使用OpenCV合併這些圖像來創(chuàng)建一個(gè)簡(jiǎn)短的視頻，有效地說明了故事。本文提供了本應(yīng)用程序的代碼，包括每個(gè)步驟的安裝說明和說明。請(qǐng)注意，該代碼包括延遲以避免超過API請(qǐng)求限制。

結(jié)論和常見問題解答

本文總結(jié)了Flux模型在創(chuàng)意應(yīng)用程序中的潛力和答案的潛力常見問題，這些問題經(jīng)常詢問有關(guān)fofr/flux-handwriting模型的問題，包括其在diffusers庫(kù)中的使用以及替代訪問方法。

提供的圖像保留在其原始.webp格式中。請(qǐng)注意，圖像路徑是相對(duì)的，需要根據(jù)實(shí)際文件位置進(jìn)行調(diào)整。

以上是通量手寫模型：AI模擬人工筆跡的詳細(xì)內(nèi)容。更多資訊請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！