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

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完美升级，无缝替代填充模型

OneReward 是一种新颖的视觉领域 RLHF 方法，通过使用 Qwen2.5-VL 作为生成奖励模型，显著提升策略模型在多个子任务中的生成能力，从而增强多任务强化学习。基于 OneReward 的 FLUX.1-Fill-dev-OneReward 在 FLUX Fill [dev] 基础上开发，在图像修复和外延任务中超越了闭源的 FLUX Fill [Pro]，为未来统一图像编辑研究提供了强大的新基准。

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基础模型：

black-forest-labs/ ：Black Forest Labs。

bytedance-research/OneReward：由字节跳动研究团队开发的用于强化学习优化的 OneReward 模型。

yichengup/flux.1-fill-dev-OneReward：由 yichengup 开发的结合 Flux.1-Fill-dev 与 OneReward 的模型，专注于图像填充与缩放任务。

标签：

flux ：Flux 系列模型。

flux-fill ：Flux 系列中的图像填充功能。

onereward：OneReward 强化学习方法。

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FLUX.1-Fill-dev 是由 Black Forest Labs 开发的开源图像修复与缩放模型，其详细说明如下：

基本信息

模型架构：采用校正流变换器（Rectified Flow Transformer）架构，结合扩散模型的生成能力，根据文本提示智能填充图像中的缺失区域。

参数规模：120亿参数。

训练方法：使用指导蒸馏优化推理速度。

许可证方式：模型权重公开，生成内容可用于个人、科学及商业用途，但须遵守 FLUX.1 [dev] 非商业许可证。

核心功能：

图像修复：可根据文本描述和二进制掩码，填充图像中缺失或被移除的区域，实现高精度图像修复。

图像扩展：支持外绘（outpainting），可无缝扩展现有图像的边界。

文本理解与生成：理解复杂的文本指令，并结合图像上下文，生成自然、连贯的修复结果。