Stable Diffusion - Bilder generieren mit FLUX.2-klein-4B
Stable Diffusion - Bilder generieren mit FLUX.2-klein-4B
Abschnitt betitelt „Stable Diffusion - Bilder generieren mit FLUX.2-klein-4B“Heute habe ich erste Bilder mit dem FLUX.2-klein-4B-Modell generiert. Fünf Versuche, fünf verschiedene Stilrichtungen - von Natur über Cyberpunk bis kulinarische Fotografie.
Die Ergebnisse
Abschnitt betitelt „Die Ergebnisse“Natur - Landschaft
Abschnitt betitelt „Natur - Landschaft“Eine Landschaftsaufnahme in warmen Sonnenuntergongfarben.
SciFi - Cyberpunk
Abschnitt betitelt „SciFi - Cyberpunk“Ein Cyberpunk-Szenario mit Neonlichtern und futuristischer Architektur.
Portrait - Realistisch
Abschnitt betitelt „Portrait - Realistisch“Ein realistisches Porträt mit natürlicher Beleuchtung.
Abstract - Artistisch
Abschnitt betitelt „Abstract - Artistisch“Ein abstraktes, künstlerisches Bild mit fließenden Formen.
Food - Kulinarisch
Abschnitt betitelt „Food - Kulinarisch“Ein appetitliches Food-Foto mit natürlichen Farben und Texturen.
Erste Eindrücke
Abschnitt betitelt „Erste Eindrücke“FLUX.2-klein-4B liefert bei 4 Milliarden Parametern beachtliche Ergebnisse für ein Modell seiner Größe. Die Prompt-Interpretation ist direkt, die Farbtreue gut, und die Texturwiedergabe überzeugt - besonders bei den Food- und Portrait-Bildern.
Interessant: Das Modell neigt dazu, prompts wörtlich zu nehmen. Bei abstrakteren Konzepten (wie “Cyberpunk”) zeigt es sich, dass mehr Prompt-Engineering nötig ist, als man auf den ersten Blick denken würde.
Nächstes: Verschiedene Samplerverfahren vergleichen (Euler, DPM++) und prüfen, ob sich das größere FLUX.1-dev-Modell lohnt.