Ace Gguf

🚀 gguf量化的ace-step-v1-3.5b

本項目提供了gguf量化的ace-step-v1-3.5b模型，可用於文本到音頻的轉換。它基於ace-step基礎模型，完整的gguf集（模型+編碼器+變分自編碼器）可直接使用。

🚀 快速開始

安裝步驟

首次設置（僅需一次）

• 將 ace-step 拖到 > ./ComfyUI/models/diffusion_models
• 將 umt5-base 拖到 > ./ComfyUI/models/text_encoders
• 將 pig 拖到 > ./ComfyUI/models/vae

工作流程

將下面的JSON文件或示例音頻拖到瀏覽器中以進行工作流操作。

✨ 主要特性

模型優勢

• 由於需要保留一些關鍵張量（處於f32狀態）以確保其正常工作，文件大小可能不會大幅減小，但通常比safetensors檢查點加載速度更快（不存在最後時刻的瓶頸問題）。
• 成功應用了重建umt5-base分詞器邏輯；將您的節點升級到最新版本以支持umt5-base編碼器；因此，不再需要safetensors檢查點（此處已移除；如果您仍然需要，可從comfyui-org獲取）。

編碼器支持

可從這裡獲取更多 umt5-base 編碼器。

📄 許可證

本項目採用Apache-2.0許可證。

📚 詳細文檔

另一個模型：fp8/16/32縮放的stable-audio-open-1.0與gguf量化的t5_base編碼器

• 基礎模型來自 stabilityai
• 注意：這是一個不同的模型，請勿混淆；它同樣強大且輕量級。

安裝步驟

• 將 t5-base 拖到 > ./ComfyUI/models/text_encoders
• 將 safetensors 拖到 > ./ComfyUI/models/checkpoints
• 將 pig 拖到 > ./ComfyUI/models/vae

工作流程示例

模型說明

• 此倉庫中的safetensors檢查點是提取版本；僅包含模型和條件切換張量（極其輕量級）；內部不包含clip和變分自編碼器；應與單獨的clip（文本編碼器）和變分自編碼器一起使用。
• 可從這裡選擇獲取嵌入了模型和變分自編碼器的fp8/16/32縮放檢查點。
• 可從這裡獲取更多 t5-base 編碼器。

參考信息

• ComfyUI來自 comfyanonymous
• Pig架構來自 connector
• gguf-node (pypi|倉庫|打包)