前面的文章打破信息差有提到过，CloudFlare 提供了一些免费的开源模型的 API，而 Flux 的生图模型就在其中。不过，这个模型的 API 最终返回给我们的是 Base64 数据，而不是可直观查看的图片，所以我们需要将图片数据写入文件并上传到云端，然后通过 URL 访问它。另外，我们还希望支持写中文的提示词，所以我们需要在其中增加一个大模型的翻译层，这样就可以把中文的提示词翻译成英文，从而被 Flux 识别。今天，我就通过 Python 代码的方式来实现上述的功能。 🚀

2024 年，靠套壳 AI 挣钱的团队已经从写文拓展到了卖课，从赚信息差拓展到了贩卖焦虑，背后靠 API 转发获利的老板们许多也已经赚得盆满钵满。我相信很多朋友都没听过什么是 API，也对这种无聊的计算机术语不感兴趣，但这就是一种信息差。

在快速发展的 AI 图像生成领域，出现了一个新的参与者，它将重新定义AI绘画的可能性。Flux.1 就是由黑森林实验室开发的一套开创性的模型，它正在席卷 AI 社区。让我们深入了解 Flux.1 的特别之处，以及它为何被誉为图像合成领域的新王？