FLUX NF4 | 加速 FLUX 圖像生成
使用 FLUX NF4 在 ComfyUI 中提升您的 ComfyUI FLUX 性能。本指南將向您展示如何利用 NF4 量化技術來實現更快的圖像生成和更好的資源管理,為高效圖像創建提供顯著升級。ComfyUI FLUX NF4 工作流程
ComfyUI FLUX NF4 範例


ComfyUI FLUX NF4 說明
FLUX 是由 開發的新圖像生成模型。此 FLUX NF4 模型由 lllyasviel 創建,請訪問以獲取更多信息。
關於 FLUX
FLUX 模型已預載於 RunComfy,名稱為 flux/flux-schnell
和 flux/flux-dev
。
- 當啟動 RunComfy 中型機器時:選擇檢查點
flux-schnell, fp8
和 clipt5_xxl_fp8
以避免內存不足問題。 - 當啟動 RunComfy 大型或更大機器時:選擇大型檢查點
flux-dev, default
和高 clipt5_xxl_fp16
。
欲了解更多詳細信息,請訪問:
FLUX NF4 介紹
FLUX NF4 是一個專門設計的模型檢查點,用於優化 Stable Diffusion 工作流程的性能。由作者 lllyasviel 開發,該模型利用 NF4 (Normal Float 4-bit) 量化技術,大大提高了推理速度並降低了與傳統 FP8 (Float 8-bit) 模型相比的內存使用。FLUX NF4 是一系列旨在提高效率的模型之一,特別適用於最新的 GPU 架構,如 NVIDIA RTX 3000 和 4000 系列。該模型包括先進功能,如 "Distilled CFG Guidance",精煉生成圖像的過程以獲得更準確的提示。在像 RTX 4090 這樣的高端 GPU 上,常規 FLUX 模型生成一張圖像約需 50 秒,而 FLUX NF4 僅需約 13-14 秒。這使得 FLUX NF4 對於沒有頂級硬件的用戶更具吸引力。
如何使用 ComfyUI FLUX NF4
1. 加載模型:CheckpointLoaderNF4
此節點加載 FLUX 模型 (flux/flux1-dev-bnb-nf4-v2.safetensors
)。該模型負責指導整個圖像生成過程,提供控制生成圖像行為和特徵的基礎框架。

2. 生成隨機噪聲:RandomNoise
此節點生成一個隨機噪聲模式,作為圖像生成的初始輸入。噪聲作為起點,將轉化為最終結果。
3. 模型取樣 Flux:ModelSamplingFlux
ModelSamplingFlux
節點根據分辨率和其他參數調整模型的取樣行為。它優化模型的輸出,確保圖像質量隨著轉換的應用而保持。如果您不想調整取樣行為,可以繞過此節點。
4. 設定圖像尺寸:PrimitiveNode (寬度和高度)
這些節點定義圖像的尺寸(寬度和高度),通常設置為 1024x1024。指定的尺寸影響生成圖像的分辨率和細節水平。
5. 使用 CLIP 文本進行條件化:CLIPTextEncode (正向和負向)
CLIPTextEncode 節點將文本提示編碼為條件數據,指導圖像生成過程。正向提示增強所需的特徵,而負向提示抑制不需要的特徵,讓您能夠控制輸出的內容和風格。
6. 應用 Flux 指導:FluxGuidance
FluxGuidance
節點對條件數據應用指導比例(例如,3.5)。此比例調整文本提示對最終結果的影響,允許對生成輸出進行微調。
7. 使用 BasicScheduler 進行調度:BasicScheduler
此節點管理圖像生成過程的調度,控制從噪聲到最終圖像的過渡。調度參數影響圖像在生成過程中演變的速度和流暢性。
8. 自定義取樣:SamplerCustomAdvanced
此高級取樣節點通過對潛在圖像應用額外轉換來完善圖像。它集成了噪聲、指導、取樣器、西格瑪和潛在圖像數據,以生成高質量的輸出。
9. 解碼 VAE:VAEDecode
VAEDecode
節點使用 VAE (變分自動編碼器) 將潛在圖像解碼為實際的視覺圖像。此步驟對於將抽象的潛在空間轉化為可見和可解釋的圖像至關重要。
10. 放大圖像:UpscaleModelLoader 和 UltimateSDUpscale
UpscaleModelLoader
加載一個放大模型(例如,4x-UltraSharp.pth
),UltimateSDUpscale
節點應用此模型以增強圖像分辨率。此步驟確保最終圖像即使在更高分辨率下也能保持清晰和詳細。
許可證
查看許可文件:
FLUX.1 [dev] 模型由 Black Forest Labs. Inc. 根據 FLUX.1 [dev] 非商業許可證授權。版權所有 Black Forest Labs. Inc.
在任何情況下,Black Forest Labs, Inc. 對於因使用此模型而引起的任何索賠、損害或其他責任不承擔任何責任,無論是合同、侵權或其他方式。
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