劳伦斯·詹格(Lawrence Jengar)
7月2日,2025年15:34
NVIDIA RTX AI和TENSORTT增强了黑森林实验室的通量。1Kontext模型,以更快的性能和较低的VRAM要求来简化图像生成和编辑。
根据NVIDIA博客的数据,NVIDIA的RTX AI和Tensorrt已被整合到Black Forest Labs的最新模型Flux.1 Kontext。这项合作旨在提高模型对创建者和开发人员的绩效和可访问性。
简化图像生成和编辑
Black Forest Labs开发的Flux.1 Kontext旨在通过允许用户同时使用单个模型来创建和编辑任务来简化图像生成过程。该模型支持自然语言输入,实现直观和指导的图像修改。 NVIDIA对张力的优化进一步加速了模型的性能,降低了VRAM足迹并通过RTX GPU提高了推理速度。
Flux的主要特征1 Kontext
Flux.1 Kontext模型引入了几种创新功能,可增强用户在图像编辑中的体验:
- 角色一致性: 在多个场景中保持独特的特征。
- 本地编辑: 允许有针对性的修改而不会影响整个图像。
- 样式转移: 将参考图像的美感应用于新构图。
- 实时性能: 以低延迟启用快速反馈和迭代。
这些功能使助焊剂造成。1kontext是一种用多功能工具,用于寻求精确和样式的图像。
RTX和Tensorrt的优化
Flux.1 Kontext已使用Tensorrt软件开发套件针对NVIDIA RTX GPU进行了优化。此优化过程包括模型量化,从而大大降低了模型大小。 FP8和FP4检查点分别针对GeForce RTX 40和50系列GPU量身定制,使用SVDQuant等高级量化技术来维持高图像质量。
Tensorrt促进了对RTX GPU的张量芯的访问,与传统方法相比,该模型的性能增加了一倍。这一进步强调了NVIDIA致力于提高AI模型效率和可访问性的承诺。
可用性和未来发展
Flux.1 Kontext模型现在可以在拥抱脸等平台上访问,用户可以通过Comfyui和Black Forest Labs Playground探索其功能。 NVIDIA还正在开发示例代码,以将张力管道集成到现有的工作流程中,该工作流将于本月晚些时候可用。
在相关新闻中,NVIDIA宣布发布了针对RTX和Jetson平台优化的多模式模型Gemma 3N的发布,并扩展了边缘计算和机器人技术中的AI应用程序。
图像来源:Shutterstock
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