int操控图画生成D引导生成使用NVI式AI B
AI。使用赋能的导生图画生成技能日新月异，从前期模型会生成手指过多的成式t操成人类图画 ，到现在能创造出令人惊叹的控图传神视觉作用。即便取得了如此腾跃 ，画生依然存在一个应战：完成 。使用构思 。导生掌控 。成式t操成
运用文本创立场景变得更简单 ，控图不再需求杂乱的画生描绘 ，模型也改善了针对提示词的使用一致性 。但仅通过文字描绘构图 、导生拍摄视点 、成式t操成物体摆放这些精密细节现已很不简单了 ，控图要修正调整更是画生难上加难。尽管运用 ControlNet（通过更好地操控输出来增强图画生成的东西）的高档作业流供给了解决计划 ，但其设置杂乱 ，约束了更广泛的运用 。
为协助战胜这些应战并快速获取先进的 AI 功用 ，NVIDIA 在年头的 CES 展会上发布了面向 RTX PC 的NVIDIA 3D 引导生成式 AI Blueprint 。这个示例作业流包括了全套东西 ，让你能从头开始生成彻底操控构图的图画 。用户现在就可以体会这个全新的 Blueprint 。
运用 3D 操控 AI 生成的图画 。
NVIDIA 的3D 引导生成式 AI Blueprint可操控图画生成 ，它运用 Blender 中的 3D 场景草稿向图画生成器（Bl 。ac 。k Forest Labs 的 FLUX.1-dev）供给深度图 ，与用户的提示词一同生成所需的图画 。
深度图协助图画模型了解物体应该怎么放置 。这项技能的优势在于 ，它不需求高度细节化的物体或高质量纹路 ，因为它们将被转换为灰度。此外，因为场景是 3D 的 ，用户可以轻松移动物体并更改相机视点 。
Blueprint 的底层是 ComfyUI ，这是一个功用强壮的东西 ，答应创造者以风趣的方法链接生成式 AI 模型 。例如，用户可以通过 ComfyUI Node Editor Blender 插件将 Blender 衔接到 ComfyUI 。此外 ，用户可以运用NVIDIA NIM 微服务在 GeForce RTX 。 GPU 。上布置 FLUX.1-dev 模型并以最佳功能运转 ，充分运用 NVIDIA 。 Te 。nsorRT 软件开发套件以及 FP4 和 FP8 等优化的精度格局 。3D 引导的生成式 AI Blueprint 需求 NVIDIA GeForce RTX 4080 及以上 GPU 。
生成式 AI 作业流的预构建根底。
3D 引导的生成式 AI Blueprint 包括开始运用高档图画生成作业流所需的全部 ：Blender 、ComfyUI 、衔接两者的 Blender 插件 、FLUX.1-dev NIM 微服务以及运转该微服务所需的 ComfyUI 节点 。关于 AI 艺术家 ，还顺便了装置程序和具体的布置阐明。
该 Blueprint 选用一种结构化的方法来深化图画生成 ，供给了可根据特定需求量身定制的作业流 。这套计划包括了手把手教程 、现成资料和开箱即用的环境装备 ，让你创造更轻松 ，作用更冷艳 。
关于 AI。 开发者 。 ，该 Blueprint 可以作为构建相似作业流或扩展现有作业流的根底 。它顺便源代码 、示例数据 、文档和入门作业示例 。
RTX AI 供给支撑的实时生成 。
AI Blueprint 在 NVIDIA RTX AI PC 和作业站上运转，充分运用了 NVIDIA Blackwell 架构的最新功能打破 。
3D 引导的生成式 AI Blueprint中包括的 FLUX.1-dev NIM 微服务通过 TensorRT 优化，并量化为 FP4 精度以适用于 Blackwell GPU ，推理速度比原生 PyTorch FP16 提升了一倍以上 。
关于运用 NVIDIA 。 Ad 。a Lovelace 架构 GPU 的用户，FLUX.1-dev NIM 微服务顺便 FP8 精度，相同由 TensorRT 加快。这些改善使高功能作业流更简单完成 ，然后可以进行快速迭代和试验 。量化还有助于削减模型运转所需的显存 。运用 FP4 量化时 ，模型体积直接比 FP16 小了一半还多。
运用 RTX AI 进行定制和创立 。
现在有 10 个 NIM 微服务可用于 RTX ，支撑从图画和文本生成到语音 AI 和 。计算机视觉。的用例 ，更多 Blueprint 和服务行将推出 。
AI Blueprint 和 NIM 微服务现已推出 ，为预备在 RTX PC 和作业站上创立 、定制和打破生成式 AI 边界的用户供给了强壮的根底 。
