本文探討了通量模型的功能，特別是 fofr/flux handwriting 模型，用于生成手寫(xiě)文本的圖像。它詳細(xì)介紹了如何通過(guò)擁抱臉及其推理API使用此模型，從而展示了其從文本提示中創(chuàng)建真實(shí)的手寫(xiě)圖像的能力。 The article then goes further, demonstrating the creation of a simple storytelling application that combines the fofr/flux-handwriting model with Google's Gemini LLM to generate a short story and then create a series of handwritten images illustrating its parts.

Flux Models and Handwriting Generation

Flux models are generative AI models capable of producing high-quality images and other 媒體。 fofr/flux handwriting 模型是一個(gè)精細(xì)的版本，專(zhuān)門(mén)生成手寫(xiě)文本的圖像。本文解釋了如何通過(guò)兩種主要方法訪問(wèn)和使用此模型：

• 擁抱面孔：使用擴(kuò)散器庫(kù)>庫(kù)或推斷API，通過(guò)擁抱面部模型直接訪問(wèn)。本文提供了證明這兩種方法的代碼示例。 Crucially, the prompt must include "HWRIT handwriting" to trigger the desired effect.

• Replicate: An alternative platform for running the model, although it incurs a cost per run.

Example Prompts and Outputs

The article includes examples of prompts and their corresponding outputs,強(qiáng)調(diào)模型解釋樣式細(xì)節(jié)的能力，例如手寫(xiě)樣式（“搖晃”，“凌亂”），墨水顏色和紙質(zhì)紋理。顯示圖像以在視覺(jué)上演示結(jié)果。

講故事應(yīng)用程序

本文的核心創(chuàng)新是創(chuàng)建講故事應(yīng)用程序。該應(yīng)用程序利用Gemini LLM生成一個(gè)短篇小說(shuō)，然后將其分為七個(gè)部分。每個(gè)片段都用作 fofr/flux handwriting 模型的提示，生成了七個(gè)手寫(xiě)圖像。然后，使用OpenCV合并這些圖像來(lái)創(chuàng)建一個(gè)簡(jiǎn)短的視頻，有效地說(shuō)明了故事。本文提供了本應(yīng)用程序的代碼，包括每個(gè)步驟的安裝說(shuō)明和說(shuō)明。請(qǐng)注意，該代碼包括避免超過(guò)API請(qǐng)求限制的延遲。

結(jié)論和FAQ

該文章通過(guò)總結(jié)了Flux模型的創(chuàng)造性應(yīng)用程序的潛在和答案的可能性，并回答有關(guān) FOFR/FOFR/FLUX FROFITION code difusers difusers的可能性。

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保留在他們的原始圖像中。請(qǐng)注意，圖像路徑是相對(duì)的，需要根據(jù)實(shí)際文件位置進(jìn)行調(diào)整。

以上是通量手寫(xiě)模型：AI模擬人工筆跡的詳細(xì)內(nèi)容。更多信息請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！