Instructions to use fal/FLUX.2-dev-Turbo with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Diffusers
How to use fal/FLUX.2-dev-Turbo with Diffusers:
pip install -U diffusers transformers accelerate
import torch from diffusers import DiffusionPipeline # switch to "mps" for apple devices pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("black-forest-labs/FLUX.2-dev", dtype=torch.bfloat16, device_map="cuda") pipe.load_lora_weights("fal/FLUX.2-dev-Turbo") prompt = "Astronaut in a jungle, cold color palette, muted colors, detailed, 8k" image = pipe(prompt).images[0] - Inference
- Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps Settings
- Draw Things
- DiffusionBee
СТРОГО СОХРАНИ ВНЕШНОСТЬ девушки с прикреплённого фото, 1:1. НЕ изменять черты лица, кожу, мимику. НЕ изменять причёску и цвет волос. Референс — ЕДИНСТВЕННЫЙ эталон внешности. Гиперреалистичное портретное фото, крупный план. Кадр: лицо и верх плеч. Фон ТОТ ЖЕ: белые ветви в инее, одинаковая глубина резкости. Поза: Одна рука поднята, пальцы легко касаются щеки. Корпус прямо. Голова слегка наклонена на 5–10°. Взгляд в камеру. Выражение спокойное, холодное. Образ тот же: белая пушистая шуба. Свет идентичный первому кадру, холодный, мягкий. Максимальный фотореализм. Без изменения стиля, без новых объектов, без художественных искажений.
4fc2136 verified 
- Xet hash:
- e053452b3c86cd3037a1008c2340dc8b9c5b4f1f53a68926bc255472a804af7b
- Size of remote file:
- 2.27 MB
- SHA256:
- a58068606d24ca488447ee4f116b3e1a74420a0cf08fea316d9ce054620537d4
·
Xet efficiently stores Large Files inside Git, intelligently splitting files into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.