Flux.1 Dedistilled Mix Tuned Fp8

🚀 Flux基礎模型項目

本項目是基於Flux.1 Schnell和Flux.1 Dev調製的開源可商用Schnell基礎模型，能在快速出圖的同時，在出圖質量、細節、迴歸真實和風格多樣化方面取得出色平衡，且提示詞還原能力強，遵循原版構圖風格。

🚀 快速開始

你可以在CivitAI上查看該模型：Also on CivitAI

✨ 主要特性

基於Flux.1 Schnell的模型特性

• 快速出圖與風格還原：可能是目前基於Flux.1 Schnell調製的各種模型中，快速出圖（4 - 8步），遵循原版Flux Schnell構圖風格，提示詞還原能力強。
• 最佳平衡：在出圖質量、出圖細節、迴歸真實和風格多樣化方面取得最佳平衡的開源可商用Schnell基礎模型。

基於Flux.1 Dev的模型特性

• 高質量出圖：可能是目前快速出圖（10步以內）的Flux微調模型中，遵循原版Flux.1 Dev風格，提示詞還原能力強、出圖質量最好。
• 細節超越：出圖細節超越Flux.1 Dev模型，最接近Flux.1 Pro的基礎模型。

量化版本

提供GGUF Q8_0 / Q5_1 / Q4_1量化版本模型文件，經過測試已同步上傳。由於過度量化會失去該高速高精度模型的優勢，所以不會再提供別的量化版本，你可以下載FP8模型文件後根據提示信息自行量化。

📦 安裝指南

推薦模型

UNET版本（僅模型）需要文本編碼器和VAE，推薦使用以下CLIP和文本編碼器模型以獲得更好的提示引導：

示例工作流

一個非常簡單的工作流如下，無需任何其他Comfy自定義節點（對於GGUF版本，請使用city96的UNET Loader(GGUF)節點）：

📚 詳細文檔

模型基礎

本模型基於以下項目：

• FLUX.1-schnell
• LibreFLUX

並使用以下工具進行微調：

• ComfyUI
• Block_Patcher_ComfyUI
• ComfyUI_essentials

模型對比

模型量化

為方便轉換為GGUF Q5/Q4，你可以使用https://github.com/ruSauron/to-gguf-bat腳本。下載該腳本並將其與sd.exe文件放在同一目錄下，然後在資源管理器中將fp8.safetensors模型文件拖到bat文件上，會彈出一個CMD窗口，按照菜單提示進行轉換。

📄 許可證

該模型權重遵循FLUX.1 [dev]非商業許可證。

🌟 致謝

感謝以下項目和貢獻者：

• https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-dev：一個非常好的開源文本到圖像模型，遵循FLUX.1 [dev]非商業許可證。
• https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-schnell：一個非常好的開源文本到圖像模型，遵循Apache 2.0許可證。
• https://huggingface.co/Anibaaal：Flux - Fusion是一個非常好的混合和微調模型。
• https://huggingface.co/nyanko7：Flux - dev - de - distill是一個很棒的實驗項目，感謝提供inference.py腳本。
• https://huggingface.co/jimmycarter/LibreFLUX：一個免費的、去蒸餾的FLUX模型，是FLUX.1 - schnell的Apache 2.0版本。
• https://huggingface.co/MonsterMMORPG：Furkan分享了很多Flux.1模型測試和調優課程，以及一些去蒸餾模型的特殊測試。
• https://github.com/cubiq/Block_Patcher_ComfyUI：cubiq的Flux塊補丁採樣器讓我們能夠進行大量測試，瞭解Flux.1塊參數值如何改變圖像生成。他的ComfyUI_essentials有一個FluxBlocksBuster節點，方便我們調整塊值。
• https://huggingface.co/twodgirl：分享了模型量化腳本和測試數據集。
• https://huggingface.co/John6666：分享了模型轉換腳本和模型集合。
• https://github.com/city96/ComfyUI-GGUF：原生支持GGUF量化模型。
• https://github.com/leejet/stable-diffusion.cpp：提供純C/C++ GGUF模型轉換腳本。