最近玩文生图有点上瘾，哈哈哈哈！

这不昨天我意外地又看到了一个Flux Schenll的变体模型[1]，是对前者的一个蒸馏训练，得到的效果不减甚至更好（官方自称能够好于Flux Dev）。

先不说效果如何，但是这公司给自家模型取名字的技术至少是一骑绝尘了！

Shuttle 3 Diffusion这个名字，第一眼看上去让你想到啥？

没错！SD3(Stable Diffussion 3)呀！

把一个Flux based的微调模型包装出了SD3的赶脚，一次蹭到两个热点，怎能不佩服！

从repo里给出的示例图来看效果确实是很惊艳的，但是作为一个严谨的理工人，不自己上手试一试是不会轻易下结论的。

于是我开始了新一波的折腾。

信仰不能丢

最简单的办法自然是用huggingface的diffusers库直接在MAC上运行。

但尝过了MLX/CoreML在M芯片上加速的甜头之后，自然是再也回不去了，所以还得想法子让它能也利用到这些性能提升。

我第一时间就想到了最懒的方案：去Draw things APP上直接跑！

然而去APP的模型社区里搜了一搜shuttle 3 diffusion，结果空空如也🤷。

看来太偷懒也不行，此路不通我立马瞄上了上次用过的mflux库[2]。

虽然库里只支持了原生的black-forest-lab的flux dev/schnell两个模型，但是既然Shuttle 3 Diffusion是基于flux-schnell微调得到的，那么理论上是可以兼容的才对？

至少从模型库里的文件夹结构来看是和Flux保持了完全一致的：

shuttle 3 diffusion huggingface

而且理论上唯一不同的应该是transformer文件夹下的safetensors。

从mflux的文档中我留意到有一个–path可选参数用于指定模型的路径。

然后我特地去源码里确认了一下，这个参数的优先级是高于repo_id的，也就是说会优先从给的的路径加载模型参数。

于是我下载了新模型的文件之后，直接在原来的命令上添加了路径参数：

time mflux-generate --prompt "Venus floating market at dawn, fantasy digital art, highly detailed, atmospheric lighting with film-like light leaks, impressive background, studio photo style, cinematic, intricate details." \  
            --model schnell \  
            --path snapshots/0e3400097d2a47041592d764e81491ca44f474c3/ \  
            --steps 4 \  
            --seed 4 \  
            --height 1024 \  
            --width 1024

这里虽然用了–model schnell，但因为指定了–path所以实际加载的是我刚下的shuttle模型。

万事俱备，回车执行！

嘿你还别说，真的跑起来了！

不过还不能高兴得太早，得看图片结果是不是没问题才能真正判断是否跑成功了。

事实也没有辜负我的期望，用repo提供的example prompt得到了下面的结果：

对比测试

跑是能跑起来了，我们接下来自然是要去检验一番，效果是不是真的有他们自己吹的那么好。

官方自己给出了一个对比的结果，长这样子：

一眼望去确实效果甚至是好过Flux Dev的。

但是严谨起见我要自己试试。

由于不知道上面用的seed是多少，这里我固定了seed=4，另外采用了一个大的像素参数2176x960。

这个奇怪的数字组合来自Flux recommended resolutions from 0.1 to 2.0 megapixels : r/StableDiffusion[3]这篇文章的讨论。

steps和prompt我保持和官方repo的一致，最后我得到的高分辨率效果图依次如下👇：

waterfall_shuttle3_step4_seed4

waterfall_schnell_step4_seed4

waterfall_dev_step28_seed4

个人直观感受：

1. 1. shuttle比schnell的效果是显著要好的，这个估计没什么大的争议
2. 2. 对比dev来说shuttle的细腻感好像要更优，构图也更丰富
3. 3. 但仔细看来我觉得dev的质感更真实一些，而且细节更深入（请看水里手牵手看瀑布的情侣）

从耗时上，整体上没有什么巨大的可感知差异。

好啦，这次在MAC M4 Max上跑Shuttle 3 Diffusion这个文生图的简单测试就到这里啦。

强烈建议大家自己也去试一试，在自己的prompt上做一下对比测试；也欢迎评论区来讨论！

如何学习AI大模型 ？

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。【保证100%免费】🆓

CSDN粉丝独家福利

这份完整版的 AI 大模型学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以扫描下方二维码&点击下方CSDN官方认证链接免费领取 【保证100%免费】

读者福利： 👉👉CSDN大礼包：《最新AI大模型学习资源包》免费分享 👈👈

（👆👆👆安全链接，放心点击）

对于0基础小白入门：

如果你是零基础小白，想快速入门大模型是可以考虑的。

一方面是学习时间相对较短，学习内容更全面更集中。
二方面是可以根据这些资料规划好学习计划和方向。

👉1.大模型入门学习思维导图👈

要学习一门新的技术，作为新手一定要先学习成长路线图，方向不对，努力白费。

对于从来没有接触过AI大模型的同学，我们帮你准备了详细的学习成长路线图&学习规划。可以说是最科学最系统的学习路线，大家跟着这个大的方向学习准没问题。（全套教程文末领取哈）

👉2.AGI大模型配套视频👈

很多朋友都不喜欢晦涩的文字，我也为大家准备了视频教程，每个章节都是当前板块的精华浓缩。

👉3.大模型实际应用报告合集👈

这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。（全套教程文末领取哈）

👉4.大模型落地应用案例PPT👈

光学理论是没用的，要学会跟着一起做，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。（全套教程文末领取哈）

👉5.大模型经典学习电子书👈

随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。（全套教程文末领取哈）

👉6.大模型面试题&答案👈

截至目前大模型已经超过200个，在大模型纵横的时代，不仅大模型技术越来越卷，就连大模型相关的岗位和面试也开始越来越卷了。为了让大家更容易上车大模型算法赛道，我总结了大模型常考的面试题。（全套教程文末领取哈）

👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习

CSDN粉丝独家福利

这份完整版的 AI 大模型学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以扫描下方二维码&点击下方CSDN官方认证链接免费领取 【保证100%免费】

读者福利： 👉👉CSDN大礼包：《最新AI大模型学习资源包》免费分享 👈👈

（👆👆👆安全链接，放心点击）