FLUX.Fill-dev(gguf)
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モデル説明
🌊 FLUX.1-Fill-dev クワント化版：シームレスな画像編集のための高度なディフュージョン
📌 概要
FLUX.1-Fill-dev クワント化版は、画像編集向けの効率的なディフュージョンモデルにおける画期的な進歩です。Black Forest Labs のオリジナルアーキテクチャを基盤とし、GGUF クワント化によって最適化されており、消費者向けハードウェアでも優れたパフォーマンスを維持しながら、プロフェッショナルレベルのインペイントおよびアウトペイント機能を提供します。
🔑 主な特徴
最適化されたパフォーマンス： 品質と速度のバランスを取るための複数のクワント化オプション（Q8、Q5_K_M、Q4_K_M）
多様な編集対応： 欠損領域を埋めるインペイントと、画像の境界を超えて拡張するアウトペイントの両方に優れています
シームレスな統合： ComfyUI など主要なフレームワークや他のディフュージョンワークフローと互換性があります
メモリ効率： 品質の大幅な低下なくモデルサイズを削減
⚡ 利用可能なバージョン
Q8 クワント化： 最高品質、モデルサイズが大きめ（ハイエンド GPU に推奨）
Q5_K_M クワント化： パフォーマンスと品質のバランスが取れたバージョン
Q4_K_M クワント化： 最も高速で、最小サイズ（低性能ハードウェアに最適）
📁 推奨設定
📂 ComfyUI/
├── 📂 models/
│ ├── 📂 diffusion_models/
│ │ └── 📄 fluxfill-dev-q8.gguf（または q5km、q4km）
│ ├── 📂 text_encoders/
│ │ ├── 📄 clip_l.safetensors
│ │ └── 📄 t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors（fp16 または fp8 スケーリング版）
│ ├── 📂 vae/
│ │ └── 📄 ae.safetensors
🚀 初期設定
システム要件
最低限： 8GB VRAM（Q4_K_M 使用時）
推奨： 12GB 以上 VRAM（Q8 バージョン用）
最適： 16GB 以上 VRAM（複雑なワークフロー用）
インストール手順
お好みのクワント化バージョンをダウンロードしてください
モデルファイルを
ComfyUI/models/diffusion_models/ディレクトリに配置してくださいHugging Face から必要なテキストエンコーダーをダウンロードしてください
VAE を Hugging Face からダウンロードしてください
注意： 以下の T5XXL オプションは、ハードウェアの能力に応じて 1つだけ 選択してください
T5XXL オプション（1つだけ選択）：
💎 最適なワークフロー
-
FLUX.1-Fill-dev は、文脈を正確に維持しながら画像内の領域をシームレスに補完するのに優れています：
ComfyUI に画像を読み込みます
埋める領域のマスクを作成またはアップロードします
DPM++ 2M Karras などのサンプリング手法で 20〜30 ステップ実行します
-
自然な連続性で画像の境界を超えて拡張できます：
ComfyUI に画像を読み込みます
FluxFill アウトペイントワークフローを使用します
拡張したい方向を選択します
🙏 クレジット
- オリジナルの FLUX.1-Fill-dev モデルを開発した Black Forest Labs に心より感謝します。
👨💻 開発者情報
このワークフローガイドは、Abdallah Al-Swaiti によって作成されました：
その他のツールやアップデートについては、OllamaGemini Node をご確認ください：GitHub リポジトリ
✨ あなたの創造的ビジョンを高めよう ✨
