五个新FLUX模型现已登陆WaveSpeedAI
WaveSpeedAI上的五个新FLUX模型：从创意变体到精准控制
本周，我们推出了五个新的FLUX模型端点——每个都为特定的创意或结构任务量身定制。无论您是想生成一致的图像变体、应用高级风格转移，还是使用边缘或深度图进行生成控制，这些模型都能以精准和速度扩展您的创意工具箱。
以下是每个新端点提供的功能、工作原理以及潜在应用场景的详细说明。
✨ FLUX Redux Dev
模型： wavespeed-ai/flux-redux-dev
类型： 图像到图像（开源权重）
FLUX Redux Dev是一个开源权重的图像到图像变体模型，设计用于在保留输入图像关键结构的同时生成创意新变体。基于FLUX.1开发架构，该模型非常适合需要灵活、快速生成的工作流程中的实验和部署。
主要特性：
- 开源权重模型，具有灵活的使用和定制空间
- 保持原始图像的核心元素
- 非常适合创意方向的快速视觉迭代
使用场景：
- 设计探索
- A/B测试的内容变体
- 品牌和插画中的视觉实验
🌀 FLUX Dev Fill
模型： wavespeed-ai/flux-dev-fill
类型： 图像到图像
FLUX Dev Fill是一个基于FLUX.1 [dev]的高性能端点，针对快速图像转换进行了优化。它能够进行详细的风格转移和图像修改，同时保持底层图像的语义。Dev Fill非常适合原型阶段中的高速、高保真工作流程。
主要特性：
- 快速风格转移，同时保留结构
- 跨不同输入的可靠输出质量
- 与FLUX开发堆栈无缝集成
使用场景：
- 媒体和娱乐的视觉风格测试
- 概念艺术和数字效果图
- 高容量创意工作流程
🧩 FLUX Pro Redux
模型： wavespeed-ai/flux-pro-redux
类型： 图像到图像
FLUX Pro Redux是FLUX.1 [pro]架构的专业级端点。它为图像到图像转换提供增强的保真度和控制，保留语义含义和视觉一致性。它专为需要输出质量满足生产标准的苛刻环境而设计。
主要特性：
- 高分辨率生成，具有稳定的结构
- 视觉一致性和风格的精准性
- 为专业创意流程量身定制
使用场景：
- 产品设计可视化
- 营销资产创建
- 电影、时尚和媒体的概念开发
🖋️ FLUX Control LoRA Canny
模型： wavespeed-ai/flux-control-lora-canny
类型： 图像到图像（控制图像输入：Canny边缘）
FLUX Control LoRA Canny通过Canny边缘图实现精准的结构控制。该端点将边缘输入解释为构图指南，允许用户使用结构草图指导生成的内容。它特别适合以形状或轮廓设计开始的工作流程。
主要特性：
- 使用Canny边缘图进行结构引导
- 支持详细的生成，具有准确的轮廓粘附
- 与LoRA集成，实现增强的控制
使用场景：
- 草图到图像生成
- 工业设计概念
- 动画和漫画中的视觉开发
🌐 FLUX Control LoRA Depth
模型： wavespeed-ai/flux-control-lora-depth
类型： 图像到图像（控制图像输入：深度图）
FLUX Control LoRA Depth使用深度图来指导图像生成，允许真实的透视、空间关系和3D感知的构图。该模型针对深度线索显著影响最终输出的场景进行了优化。
主要特性：
- 深度引导的图像生成
- 保持空间一致性和相机透视
- 具有分层构图的稳健输出
使用场景：
- 视觉叙述的场景布局
- 3D到2D转换工作流程
- 建筑可视化和室内概念设计
这些端点中的每一个都增强了FLUX堆栈的模块性，为创意和技术专业人士提供了新的工具。您可以通过WaveSpeedAI模型商店直接探索和测试它们，或使用我们的API将其集成到您自己的流程中。
