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• Flex base_model:
• ostris/Flex.1-alpha

Flex.1-alpha 512 Redux アダプター

概要

これはFlex.1-alphaからスクラッチでトレーニングされたReduxアダプターですが、FLUX.1-devでも動作します。このアダプターのオリジナルに対する主な利点は以下の通りです：

• より優れたビジョンエンコーダー: BFLのオリジナルReduxはsiglip-so400m-patch14-384を使用しています。このアダプターはsiglip2-so400m-patch16-512を使用しており、より新しく、解像度が512x512に向上しています。これにより、生成される画像の品質が向上し、より詳細な画像が得られます。
• Apache 2.0ライセンス: このビジョンエンコーダーはFlex.1-alphaでスクラッチからトレーニングされたため、Apache 2.0ライセンスの下で利用可能です。つまり、商用利用にも制限なく使用できます。

ビジョンエンコーダー

Flex Reduxは最新のSigLIP2ビジョンエンコーダーを512x512の解像度で使用しています。これにより、ビジョンエンコーダーは画像のより細かいディテールを認識できます。

ComfyUI

このカスタムノードが必要です。https://github.com/ostris/ComfyUI-Advanced-Vision および siglip2 ビジョンエンコーダーはこちら https://huggingface.co/ostris/ComfyUI-Advanced-Vision/blob/main/clip_vision/siglip2_so400m_patch16_512.safetensors から入手できます。これを ComfyUI/models/clip_vision/ フォルダに配置してください。Flex.1-alphaをお持ちでない場合は、こちら https://huggingface.co/ostris/Flex.1-alpha/blob/main/Flex.1-alpha.safetensors から入手できます。これを ComfyUI/models/checkpoints/ に配置してください。好みに応じてFLUX.1-devも使用できます。

このリポジトリの flex1_redux_siglip2_512.safetensors ファイルを ComfyUI/models/style_models/ に配置してください。また、開始用のワークフローとして flex-redux-workflow.json も用意されています。

ファインチューニング！

このアダプターはAI Toolkitを使用して、単一の3090で数週間かけて100%トレーニングされました。つまり、コンシューマーハードウェアでファインチューニングしたり、独自のモデルをトレーニングしたりできます。開始用の設定例を確認してください。

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最終更新: 2025-04-04

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