theluyuan/DiffSynth-Studio
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Hong Zhang
2026-02-10 19:51:04 +08:00
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16
docs/zh/Model_Details/FLUX.md
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@@ -14,7 +14,7 @@ cd DiffSynth-Studio
pip install -e .
```
更多关于安装的信息，请参考[安装依赖](/docs/zh/Pipeline_Usage/Setup.md)。
更多关于安装的信息，请参考[安装依赖](../Pipeline_Usage/Setup.md)。
## 快速开始
@@ -98,14 +98,14 @@ graph LR;
特殊训练脚本：
* 差分 LoRA 训练：[doc](/docs/zh/Training/Differential_LoRA.md)、[code](/examples/flux/model_training/special/differential_training/)
* FP8 精度训练：[doc](/docs/zh/Training/FP8_Precision.md)、[code](/examples/flux/model_training/special/fp8_training/)
* 两阶段拆分训练：[doc](/docs/zh/Training/Split_Training.md)、[code](/examples/flux/model_training/special/split_training/)
* 端到端直接蒸馏：[doc](/docs/zh/Training/Direct_Distill.md)、[code](/examples/flux/model_training/lora/FLUX.1-dev-Distill-LoRA.sh)
* 差分 LoRA 训练：[doc](../Training/Differential_LoRA.md)、[code](/examples/flux/model_training/special/differential_training/)
* FP8 精度训练：[doc](../Training/FP8_Precision.md)、[code](/examples/flux/model_training/special/fp8_training/)
* 两阶段拆分训练：[doc](../Training/Split_Training.md)、[code](/examples/flux/model_training/special/split_training/)
* 端到端直接蒸馏：[doc](../Training/Direct_Distill.md)、[code](/examples/flux/model_training/lora/FLUX.1-dev-Distill-LoRA.sh)
## 模型推理
模型通过 `FluxImagePipeline.from_pretrained` 加载，详见[加载模型](/docs/zh/Pipeline_Usage/Model_Inference.md#加载模型)。
模型通过 `FluxImagePipeline.from_pretrained` 加载，详见[加载模型](../Pipeline_Usage/Model_Inference.md#加载模型)。
`FluxImagePipeline` 推理的输入参数包括：
@@ -143,7 +143,7 @@ graph LR;
* `flex_control_stop`: Flex 模型的控制停止时间步。
* `nexus_gen_reference_image`: Nexus-Gen 模型的参考图像。
如果显存不足，请开启[显存管理](/docs/zh/Pipeline_Usage/VRAM_management.md)，我们在示例代码中提供了每个模型推荐的低显存配置，详见前文"模型总览"中的表格。
如果显存不足，请开启[显存管理](../Pipeline_Usage/VRAM_management.md)，我们在示例代码中提供了每个模型推荐的低显存配置，详见前文"模型总览"中的表格。
## 模型训练
@@ -198,4 +198,4 @@ FLUX 系列模型统一通过 [`examples/flux/model_training/train.py`](/example
modelscope download --dataset DiffSynth-Studio/example_image_dataset --local_dir ./data/example_image_dataset
```
我们为每个模型编写了推荐的训练脚本，请参考前文"模型总览"中的表格。关于如何编写模型训练脚本，请参考[模型训练](/docs/zh/Pipeline_Usage/Model_Training.md)；更多高阶训练算法，请参考[训练框架详解](/docs/Training/)。
我们为每个模型编写了推荐的训练脚本，请参考前文"模型总览"中的表格。关于如何编写模型训练脚本，请参考[模型训练](../Pipeline_Usage/Model_Training.md)；更多高阶训练算法，请参考[训练框架详解](/docs/Training/)。