flux.1-fill-dev-OneReward，Perfect Upgrade

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完璧なアップグレード、シームレスなフィルモデル置換

OneRewardは、Qwen2.5-VLを生成的報酬モデルとして使用することで、複数のサブタスクにおける戦略モデルの生成能力を大幅に向上させる、新しい視覚ドメインのRLHFアプローチです。OneRewardに基づくFLUX.1-Fill-dev-OneRewardは、FLUX Fill [dev]を基盤としており、画像復元とエピタキシーのタスクでクローズドソースのFLUX Fill [Pro]を上回り、今後の統合画像編集研究のための強力な新しいベンチマークを提供します。

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ベースモデル：

black-forest-labs/ ：Black Forest Labs。

bytedance-research/OneReward：ByteDance研究チームが開発した強化学習最適化のためのOneRewardモデル。

yichengup/flux.1-fill-dev-OneReward：yichengupが開発した、Flux.1-Fill-devとOneRewardを統合したモデルで、画像埋め込みおよびスケーリングタスクに特化しています。

ラベル：

flux ：Fluxシリーズモデル。

flux-fill ：Fluxシリーズの画像埋め込み機能。

onereward：OneReward強化学習手法。

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FLUX.1-Fill-devは、Black Forest Labsが開発したオープンソースの画像復元・拡張モデルであり、その詳細な説明は以下の通りです：

基本情報

モデルアーキテクチャ：Rectified Flow Transformerアーキテクチャを採用し、拡散モデルの生成能力と組み合わせて、テキストプロンプトに基づいて画像の欠損領域を知的に埋めます。

パラメータ規模：120億パラメータ。

学習方法：推論速度を最適化するためにガイドアンサンブル蒸留を用います。

ライセンス方法：モデル重みは公開されており、生成されたコンテンツは個人利用、学術利用、商業利用が可能ですが、FLUX.1 [dev] 非商用ライセンスの条件に従います。

コア機能：

画像復元：テキストの説明とバイナリマスクに基づいて、画像内の欠損または削除された領域を埋め、高精度な画像復元を実現します。

画像拡張：アウトペイントをサポートし、既存の画像の境界をシームレスに拡張します。

テキスト理解と生成：複雑なテキスト指示を理解し、画像のコンテキストと統合して、自然で一貫性のある復元結果を生成します。