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视频简介：
如何使用8G显存玩转Flux-量化模型与艺术家风格大融合，视频介绍了如何使用GIF格式模型来提高模型运行效率和降低显存占用,并提供了GF格式模型的下载和加载方法。同时视频还介绍了如何使用双clip加载器来加载量化版本的T5clip,以进一步降低显存占用。最后,视频展示了使用量化模型生成的图像与未量化模型生成的图像的对比。
如何使用量化模型来运行Flux大模型,包括下载不同规格的模型和使用相应的加载器。
视频时间轴：
00:01Flux的硬件要求和量化模型
01:46使用Flux大模型的优势和加载方式
03:35选择模型压缩比例和安装插件
如何使用量化模型和clip进行视频生成,以及如何使用风格数据来挖掘模型。
04:18量化模型与艺术家风格大融合
06:23风格数据挖掘项目介绍
07:57给定主体添加风格和倾向
如何将模型中的数据应用到自己的题目中,并通过融合风格和主体描述生成符合要求的文章。
08:11美漫风格数据融入自己的提示词
09:45测试flux模型中针对特定风格的训练结果
11:19使用combine方法进行风格融合
如何挖掘模型数据、使用模型风格数据以及搭建和使用control net等内容。
12:58模型训练和工具使用:介绍了模型训练和使用工具的过程，包括如何使用控制网络和风格合并技术。
14:13控制网络和条件转换:详细解释了如何使用控制网络和条件转换技术来转换图像，并提供了实际操作的示例。
15:39模型训练和参数设置:介绍了如何使用模型进行训练和设置参数，包括如何使用预训练模型和使用不同类型的控制网络。
关于使用控制网络的一些方法,并介绍了一些第三方模型和工具,但成熟度还需提高。
15:51线稿转换为深度图:使用深度图的方法，将其转换为线稿，效果很好。
16:21第三方控制网络:除了主要的控制网络，还有各种第三方控制网络，但时间有限，没有测试完。
16:56Flux模型的周边生态，包括ipadcoral、clip反推、换脸等，但效果还不成熟。
