FLUX KONTEXT EN FORGE WEBUI, 4GB DE VRAM y MÉTODOS DE ACELERACIÓN
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Sobre esta lección
Ahora podemos utilizar el magnífico modelo Flux Kontext en el interface Forge WebUI, además podremos hacerlo funcionar incluso en GPUs con solo 4Gb de VRam. 🔗 Enlace para descargar Flux.1 Kontext Dev en formato bnb-nf4 https://huggingface.co/AcademiaSD/Flux.1-Kontext-Dev_bnb-nf4.safetensors/tree/main 🔗 Enlace para descargar Flux.1 Kontext Dev en formato GGUF https://huggingface.co/QuantStack/FLUX.1-Kontext-dev-GGUF/tree/main 🔗 Enlace para descargar Clip-l https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/blob/main/clip_l.safetensors 🔗 Enlace para descargar T5-xxl https://huggingface.co/hfmaster/models-moved/blob/0cd2fcc2a918ea05bdb0ae06739701c31fa499ee/flux/t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors 🔗 Enlace para descargar el VAE https://huggingface.co/lovis93/testllm/blob/ed9cf1af7465cebca4649157f118e331cf2a084f/ae.safetensors 🔗 Enlace para descargar el LoRA Hyper Flux https://huggingface.co/ByteDance/Hyper-SD/blob/main/Hyper-FLUX.1-dev-8steps-lora.safetensors 🔗 Enlace para instalar la extensión Forge Kontext https://github.com/DenOfEquity/forge2_flux_kontext 🔗 Técnicas de Prompts https://docs.bfl.ai/guides/prompting_guide_kontext_i2i 🔗 Ejemplos de BFL https://bfl.ai/models/flux-kontext No te pierdas este tutorial de Inteligencia Artificial generativa y conviértete en todo un profesional de la generación de imágenes y videos asistida por inteligencia Artificial. ¡Gracias por ver nuestro tutorial! No olvides suscribirte a nuestro canal para no perderte ningún capítulo. Discord del Canal https://discord.gg/Syuaduy678 X https://twitter.com/Academia_S_D Conviértete en miembro de este canal para apoyarme en la creación de este curso y disfrutar de ventajas: https://www.youtube.com/channel/UCsMButcHc7BTfOR4fMPi4rw/join
Sobre este curso
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Lo que aprenderás en este curso:
- Comprender los fundamentos del aprendizaje automático
- Implementar algoritmos de clasificación y regresión
- Preparar y limpiar datos para modelos predictivos
- Evaluar y optimizar modelos de machine learning