[ComfyUI]Flux生态圈新高度，官方发布最新炸裂工具包

大家好我是AIGC阿道夫

昨晚是Flux圈的狂欢，官方团队竟然发布了FLUX.1-Tools工具包，效果太棒了，真的是重大里程碑事件了，今天带大家了解一下都有什么。

介绍

昨晚Flux官方憋了个大招，一下子发布了好多工具模型，整个把整个生态弄得丰满起来了，今天我测试完所有工具，这里带大家一起体验一下效果，直接说结果，牛逼的不行~

具体更新内容有如下几点：

• FLUX.1 Fill 局部重绘和扩图模型

• FLUX.1 Depth&Canny 官方Controlnet模型

• FLUX.1 Redux 通过提示转换图像风格

都是很刚需的工具库，真棒，不过硬盘告急，模型加起来快70G+了。

可以看看官方给出的视频

02

相关安装

• 官方博客：https://blackforestlabs.ai/flux-1-tools/

• 深度模型：https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-Depth-dev/tree/main

• 线稿模型：https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-Canny-dev/tree/main

• 重绘和扩图模型：https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-Fill-dev/tree/main

• 图像风格化模型：https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-Redux-dev/tree/main

• 线稿LORA模型：https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-Canny-dev-lora/tree/main

• 深度LORA模型：https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-Depth-dev-lora/tree/main

• ComfyUI工作流：https://blog.comfy.org/day-1-support-for-flux-tools-in-comfyui/

上面给出了模型的下载地址，还有一个是Redux风格化配置套的一个模型

https://huggingface.co/Comfy-Org/sigclip_vision_384/tree/main

文末我有提供网盘，直接帮大家下载好了。

模型存放路径也说一下：

Flux1-fill-dev.safetensors****路径：

ComfyUI/models/diffusion_models/

Canny和Depth

完整模型路径：

ComfyUI/models/diffusion_models/

lora模型路径：

ComfyUI/models/loras/

Redux模型有2个:

sigclip_vision_patch14_384.safetensors:

路径：ComfyUI/models/clip_vision

Flux1-redux-dev.safetensors：

路径：ComfyUI/models/style_models

03

模型介绍

接下来，我就带大家一起看看官方给出的这几个工具的试效果，也有配套的工作流。

• FLUX.1 Fill：最先进的修复和修复模型，能够在给定文本描述和二进制蒙版的情况下编辑和扩展真实图像和生成图像。

• FLUX.1 深度：经过训练的模型可以基于从输入图像和文本提示中提取的深度图来实现结构指导。

• FLUX.1 Canny：经过训练的模型可以根据从输入图像和文本提示中提取的 canny 边缘进行结构指导。

• UX.1 Redux：允许混合和重新创建输入图像和文本提示的适配器。

3.1 FLUX.1 Fill 局部重绘和扩图模型

FLUX.1 Fill 引入了先进的修复功能，超越了 Ideogram 2.0 等现有工具和 AlimamaCreative 的FLUX-Controlnet-Inpainting等流行的开源变体。它允许无缝编辑，与现有图像自然集成。

局部重绘工作流：

可以看到就是用上整个新的 Flux1-fill-dev.safetensors 大模型，其他的和平时的没区别。

扩图工作流：

扩图这个惊艳到我了，各位看官请看VCR，我哭死，太强了

3.2 FLUX.1 Canny和Depth可控性ControlNet模型

结构调节使用精明的边缘或深度检测来在图像转换过程中保持精确控制。通过边缘或深度图保留原始图像的结构，用户可以进行文本引导的编辑，同时保持核心构图完整。这对于重新纹理图像特别有效。

FLUX.1 Canny / Depth 有两个版本：可实现最大性能的完整模型，以及基于 FLUX.1 [dev] 的 LoRA 版本，可更轻松地开发。

不同版本我都测试了，来看效果吧

完整模型版本：

深度测试：

[图片链接失效]

canny测试

下面是lora版本的工作流：

3.3 FLUX.1 Redux图像风格化

FLUX.1 Redux 是适用于所有 FLUX.1 基本模型的适配器，用于生成图像变化。给定输入图像，FLUX.1 Redux 可以重现具有轻微变化的图像，从而可以细化给定图像。

它自然地集成到更复杂的工作流程中，通过提示解锁图像重新设计。通过我们的 API，可以通过提供图像和提示来重新设计样式。我们的最新型号FLUX1.1 [pro] Ultra支持该功能，允许组合输入图像和文本提示，以创建具有灵活宽高比的高质量 4 兆像素输出。

Redux 工作流：

这个效果我测试了下，一开始感觉不好用，因为泛化性太差了， 这只猫，我想参考它风格，提示词写狗发现还是猫，后来看了官方的介绍才知道，原来它就是这样，提供轻微变化，所以不支持这么大的变化，然后测试下来发现用来做风格融合效果很惊艳，就是拿多张图一起融合。

下面是单张效果：

下面是两张效果：

还挺有意思的，后面再研究看看怎么做更多的变化，感觉之前介绍的虚拟穿衣也可以这样迁移，等我后面挖掘吧。

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