这个模型已经在2:1比例(2048x1024)的图像上进行了训练。
因此,如果你使用这个比例作为宽度和高度,可能会得到好的结果。
然而,全景查看器在分辨率方面非常灵活,而且FLUX.1似乎很好地泛化了。
例如,画廊样本是在1536×640(约21:9)下生成的,因为这样速度相当快(在HF推理API上大约16秒)。
它通常对“正常”请求工作良好,但如果要求模型创建不常见的内容、地点或角度的球面失真,模型可能会有困难。
这个模型已经在2:1比例(2048x1024)的图像上进行了训练。
因此,如果你使用这个比例作为宽度和高度,可能会得到好的结果。
然而,全景查看器在分辨率方面非常灵活,而且FLUX.1似乎很好地泛化了。
例如,画廊样本是在1536×640(约21:9)下生成的,因为这样速度相当快(在HF推理API上大约16秒)。
它通常对“正常”请求工作良好,但如果要求模型创建不常见的内容、地点或角度的球面失真,模型可能会有困难。