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 。
