ComfyUI运行Flux-dev+lora

原创 于 2025-03-07 11:05:19 发布 · 279 阅读 · 5 ·
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模型安装模型：

（安装modelscope python库，在comfyUI同级目录下执行一下命令）

下载官方模型：

modelscope download --model black-forest-labs/FLUX.1-dev flux1-dev.safetensors --local_dir ComfyUI/models/diffusion_models/
modelscope download --model black-forest-labs/FLUX.1-dev ae.safetensors --local_dir ComfyUI/models/diffusion_models/

下载小红书风格lora
modelscope download --model yiwanji/FLUX_xiao_hong_shu_ji_zhi_zhen_shi_V2 --local_dir ComfyUI/models/diffusion_models/ 

下载comfyui text_encoders
modelscope download --model comfyanonymous/flux_text_encoders --local_dir ComfyUI/models/text_encoders/ 

工作流下载：

 参考comfyUI官方示例：Flux Examples | ComfyUI_examples

（将图片拖拽到comfyUI后会自动提示下载缺失的模型，上面已经下载全了）

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ComfyUI | FLUX-ControlNet，FLUX-LoRA和FLUX-IPAdapter等工作流【附下载】
Vampire_2017的博客
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FLUX.1是由Black Forest Labs研发的前沿AI模型，它正在重塑我们依据文本描述创建图像的模式。FLUX.1能够生成与输入提示高度契合的图像，这些图像细节惊人、复杂精妙，从而使其在众多模型中脱颖而出。FLUX.1成功的奥秘在于其独特的混合架构，这种架构融合了不同类型的Transforms，并且有多达120亿的参数作为强大支撑。这一架构使得FLUX.1不仅能够生成视觉上极具吸引力的图像，还能以令人惊叹的精准度对文本描述进行准确呈现。
Flux模型系列之 在没有 ComfyUI 的 Mac Mx 上运行 Flux.1 Dev/Schnell + Lora
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在本文中，我将向您展示如何在 Mac 上轻松运行 Flux.1 模型。本文的目的是提出在 Mac 上运行 Flux.1 的替代方法，大多数可用的教程都是基于ComfyUI 的。我尝试找到一种以简单的方式生成图像的方法，使用现在支持 Flux.1 模型的stable-diffusion.cpp。您将发现一个简单的 python 应用程序，用于驱动 Flux.1 Dev 和 Flux.1 Schnell 的 stable-diffusion.cpp 以及大多数兼容的 Lora 适配器。
Flux【基础篇】：ComfyUI BizyAir插件，云端Flux.1 Dev版本极速出图体验
AIGC绘图领域探索者，热衷于将创意与技术融合，致力于分享前沿AI绘图技巧与心得，让我们一起开启视觉艺术的新篇章。
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在本地部署过Flux模型的小伙伴都知道，FLux模型对显卡资源的需求比较高，其dev版本占用空间高达24GB，即使是fp8-dev精简版也需11GB。即便是配备了RTX4090显卡的高端设备，在处理多张图像时也显得力不从心。这样的硬件门槛无疑阻碍了更多人的参与和体验。。这是一款运行在云端的插件，BizyAir集成了一系列ComfyUI节点，用户可以在ComfyUI中享受到云端GPU资源的强大支持，实现与原生ComfyUI无缝对接的流畅体验。BizyAir插件的安装*
ComfyUI - 在 ComfyUI 中配置 Flux + LoRA 的组合流程优化图像属性
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在 Diffusion 图像生成框架中，LoRA (Low-Rank Adaptation) 是用于模型微调的技术，通过在模型的权重矩阵中引入低秩结构来实现。这种方法，可以在不显著增加模型参数数量的情况下，有效地调整和优化模型的行为。具体来说，LoRA 通过在权重矩阵中添加一个小型的低秩矩阵，来调整原有的权重，从而实现对模型的微调。这样做的好处是可以保持模型整体参数量的可控性，同时允许模型在特定任务上进行更精细的调整，提高生成图像的质量和多样性。在 Diffusion 模型中，LoRA 可以应用于条件生成任
如何一键使用 ComfyUI 进行本地 FLUX.1 LoRA 的训练
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最近在尝试进行 FLUX.1 的 LoRA 训练，以前没有 SD1.5 和 SDXL 的训练经验，网上看到 FLUX.1 的 LoRA 炼起来效果比较好，就试了几种方案来看看效果。这个文章更多是介绍如何使用 ComfyUI 来进行 LoRA 的训练，一些训练的参数我也还在调试中，后面会陆续更新。在进行 LoRA 训练的时候，数据集也就是用于训练模型的图像，个人认为是模型训练中最重要的部分，需要花大量的时间进行整理、清洗、标注等，好的图像能带来更佳的生成效果，比如可以参考以下这些要素。
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想必各位客官在AI绘画江湖闯荡这么久，对IPAdapter不会陌生，特别是SD1.5模型生态的IPA,很久之前Flux官方也发布过新的ControlNet专用模型等等，但是总感觉Flux的IPA不如SD1.5的IPA灵活好用，现在各路“神仙”也得相继卷开了：InstantX团队开源了他们基于FLUX.1的IP-Adapter模型没多久，然后Shakker-Labs团队也即刻开源了相应的Comfyui的节点插件–ComfyUI-IPAdapter-Flux。
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FLUX.1-dev-LoRA：一个混合现实与插画风格模型 可以生成融合了现实与插画元素的图像
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FLUX.1-dev-LoRA是一个混合现实与插画风格模型。该模型可以生成融合了现实与插画元素的图像。它基于FLUX.1-dev基础模型进行训练，特别擅长生成前景角色为插画风格，而背景为现实风格的视觉效果。可以通过使用该模型生成图片并发布在社交平台上，如微信朋友圈或小红书，达到不露脸但仍然展示旅行场景的效果。嘿嘿..提示：卡通风格的男人/女人，穿什么衣服，在什么场景，做什么。结局可以补充：艺术风格融合现实与插画元素。增加现实与卡通的区别。如果不是著名景点场景，场景描述可以稍微详细一些。
FLUX.1-dev-LoRA 混合现实与插画风格模型，生成你的卡通旅游照片
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FLUX.1-dev-LoRA是一个混合现实与插画风格模型。该模型可以生成融合了现实与插画元素的图像。它基于FLUX.1-dev基础模型进行训练，特别擅长生成前景角色为插画风格，而背景为现实风格的视觉效果。可以通过使用该模型生成图片并发布在社交平台上，如微信朋友圈或小红书，达到不露脸但仍然展示旅行场景的效果。嘿嘿..提示：卡通风格的男人/女人，穿什么衣服，在什么场景，做什么。结局可以补充：艺术风格融合现实与插画元素。增加现实与卡通的区别。如果不是著名景点场景，场景描述可以稍微详细一些。
如何使用Flux+lora进行AI模型文字生成图片
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如果快速的搭建一个简单的comfyui+flux+lora的基础模型
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【AIGC教程】用StableDiffusion做电商图真是强了！！
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字节开源 FLUX Dev 的 Haper SD Lora,只需要 8 步或者 16 步就可以用 FLUX 生成图片! 文章附模型下载链接
AIGC Studio：分享AIGC前沿知识和好玩应用，公众号同名。
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最近，出现了一系列考虑扩散的蒸馏算法，以减轻与扩散模型 (DM) 的多步推理过程相关的计算开销。当前的蒸馏技术通常分为两个不同的方面：i）ODE 轨迹保存；ii）ODE 轨迹重构。然而，这些方法存在严重的性能下降或领域转移。为了解决这些限制，我们提出了Hyper-SD，这是一个新颖的框架，它协同融合了 ODE 轨迹保存和重构的优点，同时在步骤压缩期间保持近乎无损的性能。首先，我们引入轨迹分段一致性蒸馏，以在预定义的时间步长段内逐步执行一致性蒸馏，这有助于从高阶角度保留原始 ODE 轨迹。
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GGUF可以理解为一种格式定义，采用相应的工具将原始模型预训练结果转换成GGUF之后可以更加高效的使用。其全称为GPT-Generated Unified Format，由Georgi Gerganov定义发布的一种大模型文件格式。而Georgi Gerganov则是著名开源项目llama.cpp的创始人。1.确保当前的ComfyUI为最新版本。2.下载安装GGUF节点支持，可通过Git链接安装，也可以手动自行下载安装（需要的同学可以自行扫描获取）
最简单的 FLUX 入门教程 一键搭建
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【亲测免费】 深度学习利器：Flux1-dev模型的安装与使用指南
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深度学习利器：Flux1-dev模型的安装与使用指南 在深度学习领域，高效、稳定的模型是科研和项目成功的关键。Flux1-dev模型作为一款适用于ComfyUI用户的轻量级模型，特别为VRAM不足24GB的用户设计，能够满足多种场景的需求。本文将详细介绍Flux1-dev模型的安装与使用方法，帮助您快速上手，开启深度学习的探索之旅。 安装前准备 系统和硬件要求 在安装Flux1-dev模型之前，请...
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FLUX相关的模型、工作流以及全套的AI绘画学习资料已经给各位小伙伴打包好了，有需要的可以扫码自取，无偿分享。感兴趣的小伙伴，赠送全套AIGC学习资料，包含AI绘画、AI人工智能等前沿科技教程和软件工具，具体看这里。AIGC技术的未来发展前景广阔，随着人工智能技术的不断发展，AIGC技术也将不断提高。未来，AIGC技术将在游戏和计算领域得到更广泛的应用，使游戏和计算系统具有更高效、更智能、更灵活的特性。同时，AIGC技术也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用，对程序员来说影响至关重要。
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Flux Pro：这是Flux系列中性能最强的版本，通过API提供最佳的图像生成质量和多样性。它适用于需要高精度和高质量图像生成的商业应用。Flux Dev：这是一个开源的指导模型，适用于非商业应用，效率更高，权重可以在Hugging Face上找到。这个版本为开发者提供了更多的灵活性和自由度。schnell：这是一个为本地开发和个人使用优化的最快版本，公开使用Apache许可证。它的目标是为个人用户和小型开发团队提供一个高效且易于使用的工具。schnell模型的发布无疑是生成式AI领域的一个重大突破。
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至于核心的Flux开发版（Dev）模型，则应当被安置在`ComfyUI/models/unet/`目录内[^2]。 #### 工作流操作指南 当所有必需件准备就绪之后，在ComfyUI界面顶部找到未保存的工作流选项卡，从中挑选基础模型类别下的...
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