FLUX NF4 | 加速 FLUX 圖像生成

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 clip t5_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 clip t5_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

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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。