马斯克的 Grok-2 发布，加入了 FLUX 模型提供的文生图能力。一夜之间，FLUX 毫无底线的图片血洗 X（推特）。
自从 Google 把美国开国总统和印第安人都画成黑人之后，马斯克带头掀起另一个极端的文生图刷屏现象。
FLUX 模型，来自于德国创业公司 Black Forest Labs，拳打 MJ 脚踩 SD，图片质量做到了行业天花板，道德底线也压到了地板砖。
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01
生成质量高，
内容「毫无限制」
首先在 X 上引起热议的，是前几天网友制作的 TEDx AI 讲师。
仔细看，嘉宾卡上的 Google 字样与真实的 logo 毫无区别。
比如这张华人讲师：
而在图片准确性上，FLUX 可以说直接把 Gemini 摁在地上打。Black Forest Labs 的董事 Anjney Midha 在 X 上发布了一系列比较的图片，关于一些历史人物的准确性的对比。
一幅古希腊哲学家的画像，左侧为 Gemini，右侧为 Grok 2。
一幅 1943 年德国士兵的图像。
一位超级碗夺冠的四分卫。
几乎「没有任何限制」的文生图
Grok 2 发布后，很多网友发现，FLUX 几乎在生成图像上没有做任何限制。特朗普、迪士尼米老鼠、泰勒·斯威夫特等等诸多在别的 AI 工具里无法生成的内容，在 FLUX 上都可以生成。
比如老少咸宜的米老鼠。
民主党两任总统热情相拥。
比尔·盖茨从一张贴有 Microsoft 标志的桌子上嗅着一行可卡因。
麦当劳、唐老鸭和皮卡丘，还都是暴力版本的。
还有一堆 NSFW 的图：
恶搞特朗普和马斯克的图片更是推特的一大热门。
特朗普在监狱。
特朗普和二次元。
忍者神龟版的马斯克。
发胖版的马斯克。
甚至还有这种：
根据 Artificial Analysis 的数据，Black Forest Lab 的 FLUX.1 模型在质量方面超越了 Midjourney 和 OpenAI 的 AI 图像生成质量，至少从用户在图像领域的排名来看是这样。
从质量和生成成本上来看，FLUX.1 [schnell] 遥遥领先。
与其他文生图产品不同，Grok 不会拒绝涉及真人的提示词，也不会在其输出中添加识别水印。
这种无限制，可能也是马斯克会选择 FLUX 的原因之一，马斯克此前曾多次表示，给大模型设置安全措施会降低 AI 的安全性。
02
种子轮 a16z 投资，
上来就跟大公司合作
8 月 1 日成立，Black Forest Labs 目前已完成 3100 万美元的种子轮融资，由 a16z 领投，还有 Y Combinator 首席执行官 Garry Tan 和 Oculus 前首席执行官 Brendan Iribe，以及一些知名 AI 研究专家。
本次发布的 FLUX.1 模型，也按照能力的不同，在商业使用上有所不同。
FLUX.1 [pro]，全新的 SOTA 文生图模型，具有极其丰富的图像细节、极强的 prompt 遵循能力和多样化风格。目前可以通过 API 使用，只开放商用权限。
FLUX.1 [dev]，FLUX.1 [pro] 的开放权重、非商用变体，基于后者蒸馏而成。该模型的表现优于 Midjourney 和 Stable Diffusion 3 等其他图像模型。推理代码和权重已经放在了 GitHub 上。
开源的 FLUX.1 [schnell]，它是超高效的 4-step 模型，遵循了 Apache 2.0 协议。该模型在性能上与 [dev]、[pro] 非常接近，可以在 Hugging Face 上使用。
考虑到初始团队大都来自 Stable Diffusion，这次的模型发布也覆盖了商用、开源权重到完全开源，能力最强的提供商用和企业合作的机会，基础版权完全开源。
跟 Stable Diffusion 不同的是，这次 Black Forest Labs 和 xAI 进行了合作，为 Grok 2 提供了图像生成功能，怎么说，算是一个双赢的合作，不管是吸引更多用户，还是积累更多数据进行数据飞轮。
而对 Black Forest Labs 来说，这次合作带来的算力和资金的支持，应该也可以帮助他们的模型得到更快的提升。
03
成员来自 Stable Diffusion 核心团队
这家总部位于德国的公司由 Robin Rombach、Andreas Blattmann 和 Dominik Lorenz 领导，他们都曾是 Stability AI 公司的工程师，以及其他开发基于扩散的人工智能模型的领军人物。
Robin Rombach 是开发出文生图模型 Stable Diffusion 的两位主要作者之一，而 Andreas Blattmann 和 Dominik Lorenz 也都是知名论文《High-Resolution Image Synthesis With Latent Diffusion Models》的主要作者。
他们之前的代表性工作包括 VQGAN 和 Latent Diffusion、图像和视频生成领域的 Stable Diffusion 模型（包括 Stable Diffusion XL、Stable Video Diffusion 和 Rectified Flow Transformers）以及用于超快实时图像合成的 Adversarial Diffusion Distillation。
可以说，Black Forest Labs 就是一个增强版的 Stable Diffusion。
他们将有可能引领开源文生图的再一次新风潮，甚至改写文生图领域的进程。
在他们的官方介绍中，下一步计划推出 SOTA 文生视频模型，为视频生成技术打下基础，目标是为所有人提供最先进文生视频技术。
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