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docs/source/GetStarted/A_simple_example.md

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+
+# 基于Flux的文生图示例
+
+以下是如何使用FLUX.1模型进行文生图任务的示例。该脚本提供了一个简单的设置，用于从文本描述生成图像。包括下载必要的模型、配置pipeline，以及在启用和禁用 classifier-free guidance 的情况下生成图像。
+
+其他 DiffSynth 支持的模型详见 [模型.md](模型.md)
+
+## 准备
+
+首先，确保已下载并配置了必要的模型：
+
+```python
+import torch
+from diffsynth import ModelManager, FluxImagePipeline, download_models
+
+# Download the FLUX.1-dev model files
+download_models(["FLUX.1-dev"])
+```
+
+下载模型的用法详见 [下载模型.md](下载模型.md)
+
+## 加载模型
+
+使用您的设备和数据类型初始化模型管理器
+
+```python
+model_manager = ModelManager(torch_dtype=torch.bfloat16, device="cuda")
+model_manager.load_models([
+    "models/FLUX/FLUX.1-dev/text_encoder/model.safetensors",
+    "models/FLUX/FLUX.1-dev/text_encoder_2",
+    "models/FLUX/FLUX.1-dev/ae.safetensors",
+    "models/FLUX/FLUX.1-dev/flux1-dev.safetensors"
+])
+```
+
+模型加载的用法详见 [ModelManager.md](ModelManager.md)
+
+## 创建 Pipeline
+
+从加载的模型管理器中创建FluxImagePipeline实例：
+
+```python
+pipe = FluxImagePipeline.from_model_manager(model_manager)
+```
+
+Pipeline 的用法详见 [Pipeline.md](Pipeline.md)
+
+## 文生图
+
+使用简短的提示语生成图像。以下是启用和禁用 classifier-free guidance 的图像生成示例。
+
+### 基础文生图
+
+```python
+prompt = "A cute little turtle"
+negative_prompt = ""
+
+torch.manual_seed(6)
+image = pipe(
+    prompt=prompt,
+    num_inference_steps=30, embedded_guidance=3.5
+)
+image.save("image_1024.jpg")
+```
+
+### 使用 Classifier-Free Guidance 生成
+```python
+torch.manual_seed(6)
+image = pipe(
+    prompt=prompt, negative_prompt=negative_prompt,
+    num_inference_steps=30, cfg_scale=2.0, embedded_guidance=3.5
+)
+image.save("image_1024_cfg.jpg")
+```
+
+### 高分辨率修复
+
+```python
+torch.manual_seed(7)
+image = pipe(
+    prompt=prompt,
+    num_inference_steps=30, embedded_guidance=3.5,
+    input_image=image.resize((2048, 2048)), height=2048, width=2048, denoising_strength=0.6, tiled=True
+)
+image.save("image_2048_highres.jpg")
+```
+