AI绘画

我成功构建了一套基于量化模型的图像生成系统。
通过对 Flux1-dev 模型进行量化处理，该系统能够在显存仅为 8GB 的 CUDA 设备上高效运行推理。
在 1920×1080 分辨率的单张图像生成任务中，平均合成时间约 20 秒。
后端采用 Python 开发，支持文生图与图生图功能，并提供了完整的 API 接口。所有生成记录及相关数据均通过 SQL 数据库实现本地持久化存储。
为进一步丰富图像风格，我还训练了多种不同风格的 LoRA 模型，可供灵活调用。
前端部分基于 Unity 引擎开发，实现了直观的图像生成交互界面，并与后端服务完全对接，形成从输入到生成、存储的可闭环工作流。
整个系统已具备稳定运行能力，在有限的硬件条件下实现了较高质量的图像生成与可扩展的风格支持。

模型优化： 采用量化技术实现模型轻量化部署。
风格扩展： 训练系列LoRA模型以支持多风格生成。
后端服务： 基于Python的API接口服务器，处理生成请求与数据。
前端应用： Unity开发的跨平台客户端，提供用户交互界面。
美术资源： 由甲方提供专业美术素材，定义视觉风格。