Flux.1 vs SDXL: Vergleich zweier großer KI-Generierungsmodelle

Das Thema der KI-Bilderzeugung läuft immer auf eine Frage hinaus: Welches KI-Bilderzeugungsmodell ist das beste? Heute reduziert sich die Diskussion auf zwei Optionen: Stable Diffusion (SDXL) und Flux.1. Zu unterschiedlichen Zeiten vorgestellt, vertreten sie unterschiedliche Ansätze in der Bilderzeugung und Inhaltserstellung. Also, welches ist das Beste? Lassen Sie uns den detaillierten Vergleich betrachten, um es herauszufinden.

Integration von Flux.1 mit Pykaso

Der Vergleich der beiden Bilderzeugungsmodelle wird einfacher, da beide auf Pykaso verfügbar sind. In Bezug auf KI-Bilderzeugung repräsentieren Flux und SDXL unterschiedliche Ansätze zur Inhaltserstellung. SDXL unterstützt mehrere Bildtypen und kann Ihrem Hinweis folgen und nahezu jeden Stil nachbilden. Flux hingegen konzentriert sich mehr auf Porträtbilderzeugung.

Ein Bild, generiert im Flux-Stil mit folgendem Hinweis: Ein normales Foto eines Mannes, aufgenommen mit einem iPhone 15. Ein Mann hält eine Kaffeetasse und steht in der Bar, redet mit anderen Leuten. Er lächelt, trägt eine bequeme Jacke und hat eine Uhr am rechten Handgelenk.

Das Flux-KI-Modell in Pykaso steht für Präzision und hohe Qualität bei der Bilderzeugung. Es folgte dem Hinweis und rekonstruierte alle im Text erwähnten Details. Wenn Sie mit den Ergebnissen zufrieden sind und die gleichen Einstellungen für weitere Generierungen verwenden möchten, können Sie sie kopieren und mehrere Bilder erzeugen.

Dieses Mal, zusätzlich zum Hinweis "ein fotografisch gestyltes Bild, aufgenommen mit einer Nikon-Kamera. Ein Wolf steht im Wald, bereit zum Angriff." Wir haben die Einstellungen geändert, Amateurfotografie im LoRA-Stil und maximale Befolgung des Hinweises ausgewählt. Da der Hinweis nicht mit zusätzlichen Details überladen ist, haben wir keine anderen Objekte im Bild.

Alles, was Sie tun müssen, ist ein Bild hochzuladen und den Hinweis einzugeben, der beschreibt, was Sie benötigen. Sie können kleine Änderungen sowie größere Bearbeitungen vornehmen, aber es ist notwendig, den Hinweis so klar wie möglich zu machen, um sicherzustellen, dass die Endergebnisse Ihren Erwartungen entsprechen.

Wir baten darum, unserem Charakter den Ehering hinzuzufügen, ohne die Größe, die Form oder andere Parameter zu erwähnen. 

Stable Diffusion (SDXL) auf Pykaso für Porträterstellung

Stable Diffusion, bekannt als eines der besten Open-Source-Bilderzeugungsmodelle, ist eine gute Wahl für Porträtbilder. Auf Pykaso hilft es Ihnen, hochqualitative Bilder zu erzeugen, aber das Setup unterscheidet sich von dem des Flux.1 Modells. Sie müssen Folgendes berücksichtigen:

● Negativer Hinweis (Dinge, die beim Generieren vermieden werden sollen).

● Seed (Sie können Seeds aus Ihren früheren Generierungen verwenden).

● Anzahl der Schritte, was bedeutet, wie oft Ihre Bilder neu generiert werden, bevor sie klar und detailliert sind. Die Standardanzahl ist 7.

● Der Guidance-Scale, was bedeutet, wie das Programm Ihrem Hinweis folgt. Ähnlich wie Prompt-Adherence in anderen Pykaso-Instrumenten.

Wenn Ihr Ziel die Erzeugung hochwertiger Inhalte für einen bestimmten Zweck ist, ist es notwendig zu verstehen, wie jeder Parameter das Endergebnis beeinflusst.

Wir haben den gleichen Hinweis verwendet, den wir zur Erzeugung eines Fotos eines Mannes genutzt haben, um das SDXL-Modell zu testen. Es sieht jetzt mehr aus wie ein Porträtfoto in hoher Auflösung. Es gibt mehr Details und eine bessere Form, da die Gesamtbildqualität höher ist.

Hauptunterschiede zwischen Flux.1 und SDXL in der Pykaso-Integration

Wenn Sie nach Werkzeugen suchen, die hochwertige Bilderzeugung garantieren, erfüllen sowohl SDXL als auch Flux.1 diese Bedürfnisse. Dennoch ist es notwendig zu verstehen, wie Modelle in verschiedenen Fällen arbeiten. Wie bereits erwähnt, ist das SDXL-Modell aufgrund seiner Auflösungsbeschränkungen besser für Porträtbilder geeignet. Sie können nur 2:3 Porträts (832x1216) und 3:4 Porträts (1024x1536) generieren. Darüber hinaus haben Sie mehr Einstellungen, die reguliert werden müssen, um bessere Qualität zu erzielen, Farben anzupassen usw.

Flux hingegen ist flexibler und eignet sich für verschiedene Arten von Bildern. Für Landschaftsbilder, Gruppenfotos, Szenen oder Bilder, die für die Videokonvertierung bestimmt sind, liefert das Flux-Modell bessere Ergebnisse. Die Renderzeit ist kurz und es ist kein extra-starker GPU erforderlich, um diese Operationen durchzuführen.

Die wichtigste Frage bei der Wahl eines Modells ist: Was müssen Sie erzeugen? Wenn Sie ein hochwertiges, fotorealistisches Porträt benötigen, dann ist SDXL Ihre Wahl. Wenn Sie eine andere Art von Aufnahmen benötigen, ist es besser, mit Flux.1 zu gehen.

Das erschwingliche Preismodell von Pykaso ermöglicht es Ihnen, für Credits, nicht für Pläne zu zahlen. Holen Sie sich so viel wie nötig und testen Sie beide Modelle, um zu wissen, welches besser ist. Entsperren Sie die Kraft der KI-Bilderzeugung und erreichen Sie Ihre Ziele.

FAQ

Was sind SDXL- und Flux-Modelle?

Sowohl SDXL als auch Flux sind Modelle, die für die Bilderzeugung entwickelt wurden. Die Modelle sind mit Bildern trainiert worden, um hochwertige und detaillierte Bilder zu erhalten.

Wie benutzt man Flux auf Pykaso?

Sie können Flux für die KI-Bilderzeugung verwenden, indem Sie Textvorgaben hinzufügen, und Sie können dasselbe für die KI-Bildbearbeitung tun. Fügen Sie die Beschreibung ein, und das Programm entfernt unnötige Details aus Ihren Aufnahmen.

Welches Modell ist besser für fotorealistische KI-Bilderzeugung?

Stable Diffusion (SDXL) ist eine Top-Wahl für die fotorealistische Bilderzeugung.

Welches Modell ist besser im Rendern?

Flux ist besser im Rendern. Es rendert Objekte, Emotionen, Posen und andere Dinge besser als SDXL.