如何用 FLUX.1 Fill [dev] 一条命令跑通 inpainting 局部重绘与 outpainting 扩图【免费下载链接】fluxOfficial inference repo for FLUX.1 models项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/flux49/fluxblack-forest-labs 官方推理仓库内置FLUX.1 Fill [dev]本文从环境、mask 规则讲到 inpainting 局部重绘与 outpainting 扩图的三种运行方式、输出核对与许可边界权重仅限非商业用途。最小可跑路径从 0 到出图的一条链路按 README 的本地安装步骤从拉代码到装依赖只需要一串 bashgit clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/flux49/flux cd flux python3.10 -m venv .venv source .venv/bin/activate pip install -e .[all]权重不用手动下载docs/fill.md 说明启动任一 demo 时会自动从 HuggingFace仓库black-forest-labs/FLUX.1-Fill-dev拉到checkpoints/目录。若你本地已有权重文件可用环境变量直接指过去跳过下载这是 docs/fill.md 原样给出的占位写法仅在你手动指向权重时才需要export FLUX_MODELyour model path here export FLUX_AEyour autoencoder path here然后跑这条命令python -m flux fillcli_fill.py 里img_cond_path与img_mask_path的默认值就是仓库自带的assets/cup.png与assets/cup_mask.pngprompt 默认a white paper cup——所以无参运行会直接拿自带示例出图。关键参数默认值来自源码函数签名--img_cond_path底图路径jpeg/png/webp默认assets/cup.png--img_mask_pathmask 路径默认assets/cup_mask.png--prompt采样提示词默认a white paper cup--num_steps采样步数默认 50--guidanceguidance值默认 30.0--seed随机种子不设置则每次随机--output_dir输出目录默认output--offload显存不足时把 T5/CLIP/AE 在 CPU 与 GPU 间搬运默认 False验证方式命令结束后看到Saving output/img_0.jpgoutput/下出现img_0.jpg即链路通了。mask 涂白还是涂黑黑白语义与两条硬约束mask决定哪里生成、哪里保留。依据在 src/flux/sampling.py 的prepare_fillmask 按/255.0归一化后底图执行img_cond * (1 - mask)——白色255像素把原图像素清零交给模型重画黑色0像素原样保留。Streamlit 界面提示也印证Mask (white areas will be generated)。记忆口诀涂白的区域模型重画涂黑的区域原样保留——想局部重绘或扩图的地方涂白想保留的地方涂黑。两条硬约束cli_fill.py 的 docstring 明确假设底图与 mask 同尺寸、宽高均为 32 的倍数底图与 mask 宽高必须一致不一致会提示Mask dimensions must match conditioning image, got ...触发条件是交互模式下 mask 尺寸与已选底图不符解决动作是重新导出与底图同尺寸的 mask。宽高必须能被 32 整除否则提示Image dimensions must be divisible by 32, got {width}x{height}触发条件是图像边长不是 32 的倍数解决动作是把图缩放到 32 的倍数如 1024x1024或换图。mask 只能含黑白像素docs/fill.md 原文要求制作时按 0/255 灰度图导出即可。三种运行方式一次性 CLI、--loop 交互、Streamlit 画布一次性 CLI传自己的图把最小路径那条命令补上自己的输入即可占位符替换为你的底图与 mask 路径不替换则用默认值assets/cup.png/assets/cup_mask.pngpython -m flux fill \ --img_cond_path path_to_input_image \ --img_mask_path path_to_input_mask--loop 交互模式反复试 prompt、种子与步数python -m flux fill --loop每轮依次提示输入 prompt、底图路径、mask 路径留空即复用上一次的值。prompt 输入行支持斜杠命令见 cli_fill.py 的 usage 文案/h可随时看帮助/s seed设置下一次采样的种子/g guidance设置 guidance/n steps设置采样步数/q退出底图输入有校验文件须存在且扩展名为.jpg/.jpeg/.png/.webp否则提示File path does not exist or is not a valid image file尺寸须可被 32 整除否则提示Image dimensions must be divisible by 32, got ...mask 额外校验与底图同尺寸。任何一条不满足都会要求重新输入不会带着错误参数继续跑。Streamlit 画布 demo涂 mask 与一键扩图streamlit run demo_st_fill.pyinpainting 模式下直接在画布上涂抹生成 mask省去手写 mask 文件outpainting 模式更省事拖动Zoom Out Amount (All Sides)滑杆1.0–3.0配合 Advanced Zoom Controls 里的各边 zoom 滑杆demo_st_fill.py 的add_border_and_mask自动生成带黑边的放大底图并把新边框区域在 mask 中标为白色。三者差异一句话一次性 CLI 适合脚本化与单次出图--loop适合快速迭代 prompt/种子/步数Streamlit 适合可视化涂 mask 或不想手写 mask 文件的扩图。方式适用场景一次性 CLI固定输入跑单张、写进脚本--loop交互反复试 prompt、种子、步数Streamlit画布涂 mask、滑杆式 outpainting输出核对与排查耗时、命名、Exif 与 NSFW 拦截单次采样结束先打印Done in {秒数}s——该耗时只是你本机的实测值非固定指标。随后进入保存逻辑src/flux/util.py 的save_image正常保存打印Saving output/img_{idx}.jpg文件写入output/或--output_dir指定的目录{idx}从 0 递增图片嵌入 ExifMake为Black Forest Labs、Model为flux-dev-fill默认还把 prompt 写入ImageDescription命令里加--add_sampling_metadata False可关闭保存前有一道 NSFW 过滤nsfw_image_detection分类器阈值 0.85判定 NSFW 时图片不保存终端提示Your generated image may contain NSFW content.。若运行结束只看到这句而output/没有新文件就是它拦下的不是写盘失败。核对产物打开最新的output/img_{idx}.jpgmask 白色区域应按 prompt 重新生成、黑色区域保持原图内容。边界与商用32 整除是硬约束底图与 mask 的宽高都必须是 32 的倍数交互模式会直接拒绝不合规输入并要求重输。mask 必须纯黑白不含灰度/彩色信息按 0/255 灰度图导出。FLUX.1 Fill [dev]权重为非商业许可 LICENSE-FLUX1-dev。商用授权按 README 设置BFL_API_KEY环境变量并在命令中加--track_usage每次保存成功时自动上报一次用量。延伸阅读docs/fill.md、model_cards/FLUX.1-dev.md、README。【免费下载链接】fluxOfficial inference repo for FLUX.1 models项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/flux49/flux创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考