排序
Flux1 dev gguf量化模型Q4 Q5 Q8
模型介绍 概述 Flux GGUF 版本 是 Flux 模型的一种优化版本,专门为低显存设备设计,能够在显存有限的情况下运行高质量的 AI 图像生成任务。以下是对 Flux GGUF 版本的详细解释: 1. 什么是...
FLUX.1 生态 V3 版 ControlNet 模型
模型介绍 XLabs-AI团队进一步推出了两款新的ControlNet模型,分别是深度(Depth)模型和线稿(HED)模型。同时,团队还对之前发布的硬边缘(Canny)模型进行了进一步的优化和改进。这些新模型的...
svdq-int4-flux.1-dev适配Nunchaku加速模型
模型介绍 SVDQuant 是一种用于 4 位权重和激活的训练后量化技术,能够很好地保持视觉保真度。在 12B FLUX.1-dev 模型上,与 BF16 模型相比,它实现了 3.6 倍的内存减少。通过消除 CPU 卸载,在...
Flux-超写实逼真黑悟空LoRA
LoRA介绍 基于Flux模型训练的黑神话悟空角色的LoRA生成尺寸:1024任意尺寸 提示词输入:a man in armor with a beard and a beard 提示词输入:a man in a costume holding a ball 提示词输入:...
Flux文生图Nunchaku加速工作流
工作流介绍 df_fluxn_t2i工作流主要是在Houdini中通过提示词出图。 ✦ 核心特性: ✅ Flux模型驱动:采用Flux作为基础模型,兼容多种高质量LoRA风格插件,轻松实现风格迁移与角色还原。 🚀 Nunc...
FLUX.1-Fill-dev-gguf 填充模型
模型介绍 该模型可以通过Flux模型进行Fill(局部重绘+扩图)操作,是gguf版本,适用于12-16G显存设备,如果你少于该显存,可以去huggingface下载更小版本。 安装方法 将提供的模型文件下载到Com...
svdq-fp4-flux.1-depth-dev适配Nunchaku加速深度出图模型
模型介绍 该模型可以直接通过一张深度图进行flux图像生成,不用使用controlnet模型,简化工作流。适配数字折叠的df_fluxn_d2i工作流。 安装方法 1.将提供的文件压缩后整个文件夹放到ComfyUI安装...
Flunx官方canny depth ControlNet LoRA模型
模型介绍 本次提供了两个LoRA,分别是: flux1-canny-dev-lora.safetensors flux1-depth-dev-lora.safetensors 相对于原始的Flux ControlNet模型LoRA会更小,但是出图质量差别不大 安装方式 将...
Flux深度出图Nunchaku加速工作流
工作流介绍 df_fluxn_d2i Houdini HDA工作流的核心功能是将深度信息图片转化为AI图像。具体流程如下: 输入深度信息图片:用户首先输入一张包含场景深度信息的图片。这个图片通常包含场景中物体...
FLUX.1-Redux-dev模型
模型介绍 FLUX.1 Redux [dev] 是专为 FLUX.1 文本到图像基础模型 FLUX.1 [dev] 和 FLUX.1 [schnell] 设计的适配器。它通过提供一个简单而有效的过程,使用户能够生成迷人的图像变化。只需输入图...
适配Nunchaku0.3.0版本Flux模型:dev|t5|schnell|depth
模型介绍 Nunchaku加速插件升级到0.3.0之后支持了safetensors格式的模型文件,本次我们提供多个适配模型的下载链接,其他的模型下载链接可以到以下链接下载:Nunchaku合集详情-来自Lmxyy1999 ·...
Flux.1 fp8模型自带Clip和VAE
模型介绍 该模型是flux.1的fp8精度的模型,自带clip和vae,可以直接使用Checkpoint加载器节点加载。 安装方法 将文件下载到ComfyUI安装路径的models\checkpoints文件夹下
FLUX.1-dev-ControlNet-Union-Pro模型
模型介绍 本模型是 FLUX.1-dev-Controlnet-Union 的 Pro 版本,经过更多训练步骤和更丰富的数据集优化,具备更强的性能和更广泛的应用场景。它支持 7 种控制模式,能够灵活应对多种图像处理需求...
文生图工具DF_T2I(cop版本)
工作流介绍 该工作流是基于flux dev模型适配nuchaku3.0加速的文字生成图像的工作流。需要在houdini copnet模块下创建和使用,支持添加多个lora以及sd放大。 环境需求 插件 nunchaku:ComfyUI超...


















