FLAN-T5-XXL (Text-Encorder only)

FLAN-T5-XXL(텍스트 인코더 전용)

• 가이드(외부 사이트): 영어 | 일본어

• 왜 FP32 텍스트 인코더를 사용해야 할까요?(외부 사이트): 영어 | 일본어

• Hugging Face

FP8 및 GGUF 형식은 압축된 ZIP 파일로 제공됩니다. 사용 전 원하는 압축 해제 소프트웨어로 ZIP 파일을 풀거나, Hugging Face 페이지에서 다운로드하세요.

FLAN-T5-XXL은 T5-XXL v1.1의 미세조정 버전으로, 정확도와 성능을 향상시키기 위해 설계되었습니다.

기존 FLAN-T5-XXL 모델은 Google의 Hugging Face 페이지에서 사용할 수 있습니다.

Flux.1, SD3.5 및 HiDream과 함께 사용할 때, T5-XXL v1.1을 FLAN-T5-XXL로 교체하면 프롬프트 이해력 향상과 이미지 품질 향상이 이루어집니다.

이 모델은 텍스트 인코더 부분만 추출하여 최적화되어, 이미지 생성 워크플로우에 특화되었습니다.

모델 변형

+------------+--------+----------+-----------+
| Flan-T5xxl |  Size  | Accuracy | Reccomend |
+------------+--------+----------+-----------+
|    FP32    |  19 GB |  100.0 % |     🌟    |
|    FP16    |  9.6 GB|   98.0 % |     ✅    |
|    FP8     |  4.8 GB|   95.3 % |     🔺    |
|    Q8_0    |  5.1 GB|   97.6 % |     ✅    |
|    Q6_K    |  4.0 GB|   97.3 % |     🔺    |
|   Q5_K_M   |  3.4 GB|   94.8 % |           |
|   Q4_K_M   |  2.9 GB|   96.4 % |           |
+------------+--------+----------+-----------+

사용 방법

다운로드한 모델 파일을 다음 디렉토리 중 하나에 배치하세요:

• models/text_encoder

• models/clip

• Models/CLIP

워크플로우에서 표준 T5-XXL v1.1 모델 대신 이 모델을 선택하세요.

FP32 형식

FP32 형식은 최고의 이미지 품질을 제공합니다.

Stable Diffusion webUI Forge

FP32 형식의 텍스트 인코더를 사용하려면, --clip-in-fp32 인수를 사용하여 Stable Diffusion WebUI Forge를 시작하세요.

ComfyUI

시작 시 --fp32-text-enc 인수를 활성화하여 FP32 텍스트 인코더를 사용하면 최적의 결과를 얻을 수 있습니다.

ComfyUI에서의 GGUF 형식

2025년 4월 13일 기준, ComfyUI의 기본 DualClipLoader 노드에는 모델을 로드할 장치를 선택할 수 있는 옵션이 포함되어 있습니다:

• cuda → VRAM

• cpu → 시스템 RAM

Flux.1의 텍스트 인코더는 크기가 크므로, 장치를 cpu로 설정하고 모델을 시스템 RAM에 저장하는 것이 일반적으로 성능 향상에 도움이 됩니다.

시스템 RAM이 16GB 이하가 아니라면, GGUF 양자화보다 시스템 RAM에 모델을 유지하는 것이 더 효과적입니다. 따라서 대부분의 사용자에게 GGUF 형식은 충분한 RAM이 존재하기 때문에 ComfyUI에서 제한된 이점을 제공합니다.

ComfyUI에서 Flux.1을 실행하려면 FP16 또는 FP32 텍스트 인코더를 사용하세요.

ComfyUI 설정에 대한 자세한 내용.

비교

• FLAN-T5-XXL 대 T5-XXL v1.1

• FLAN-T5-XXL FP32 대 FP16 및 양자화

팁: CLIP-L도 업그레이드하세요

더 나은 결과를 얻기 위해 FLAN-T5-XXL과 업그레이드된 CLIP-L 텍스트 인코더를 함께 사용하는 것을 고려하세요:

• LongCLIP-SAE-ViT-L-14 (ComfyUI 전용)

• CLIP-SAE-ViT-L-14

FLAN-T5-XXL과 향상된 CLIP-L 모델을 결합하면 이미지 품질을 더욱 향상시킬 수 있습니다.

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라이선스

• Apache 2.0

이 모델은 Google의 FLAN-T5-XXL을 기반으로 하며, 동일하게 Apache 2.0 라이선스를 따릅니다.

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업데이트 이력

2025년 8월 22일

왜 FP32 텍스트 인코더를 사용해야 할까요? 추가

2025년 7월 24일

GGUF 모델 재업로드, 모델 크기 감소 및 메타데이터 수정