HIDREAM
詳細
ファイルをダウンロード
このバージョンについて
モデル説明
🔥 HiDream: 複数フォーマット対応の高度なAI画像生成
📌 概要
HiDreamは、速度、品質、VRAM使用量、ソフトウェア互換性の異なるニーズに合わせて、複数のAIモデルバージョンとフォーマット（.safetensorsや.ggufなど）で提供されています。これらを理解することで、ご使用のハードウェアに最適なオプションを選択し、正しいダウンロードリンクを見つけることができます。
🔑 このガイドでカバーする内容
コアモデル：主要なバリエーション（Full、Dev、Fast）とその入手先
必要なコンポーネント：完全な機能を実現するために必要なText EncoderとVAEモデル
量子化バージョン：GGUFモデルバージョンとその入手先
ハードウェア要件：これらのモデルに必要なGPU VRAMの一般的な要件
⚡ コアHiDream画像モデル
1. HiDream Full
焦点：最高品質・詳細度
設定：ステップ：50、サンプラー：uni_pc、スケジューラ：simple、CFG：5.0（ネガティブプロンプトが必要）
2. HiDream Dev
焦点：速度と実験
設定：ステップ：28、サンプラー：lcm、スケジューラ：normal、CFG：1.0（ネガティブプロンプト不要）
3. HiDream Fast
焦点：最大速度
設定：ステップ：16、サンプラー：lcm、スケジューラ：normal、CFG：1.0（ネガティブプロンプト不要）
ダウンロード先（FP16/FP8 Diffusionモデル分割版）：Hugging Faceリポジトリ
注意：希望するモデル（例：hidream_i1_full_fp16.safetensors）のすべての部分をダウンロードし、ComfyUI/models/diffusion_models/フォルダに配置してください。
🧠 Text EncoderおよびVAEモデル
これらのコンポーネントは、プロンプトの解釈と画像の最終仕上げに不可欠です。メイン画像モデルと一緒に読み込む必要があり、追加のVRAMを消費します。
必要なHiDream Text Encoder
clip_g_hidream.safetensors（1.39 GB）
clip_l_hidream.safetensors（248 MB）
llama_3.1_8b_instruct_fp8_scaled.safetensors（9.08 GB）
t5xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors（5.16 GB）
ダウンロード先（分割Text Encoder）：Hugging Faceリポジトリ
注意：必要なエンコーダー（clip_g、clip_l、t5xxl、llama3.1）のすべての部分をダウンロードし、ComfyUI/models/text_encoders/フォルダに配置してください。
VAE
📁 推奨フォルダ構成
HiDreamモデルとコンポーネントを最適に整理するには、以下の推奨構成に従ってください：
📂 ComfyUI/
├── 📂 models/
│ ├── 📂 diffusion_models/
│ │ └── 📄 hidream_i1_[variant].safetensors（または .gguf）
│ ├── 📂 text_encoders/
│ │ ├── 📄 clip_g_hidream.safetensors
│ │ ├── 📄 clip_l_hidream.safetensors
│ │ ├── 📄 llama_3.1_8b_instruct_fp8_scaled.safetensors
│ │ └── 📄 t5xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors
│ ├── 📂 vae/
│ │ └── 📄 ae.safetensors
📊 GGUFモデルバージョン（量子化HiDream）
利用可能なHiDream-I1 GGUF量子化バージョンとダウンロードリンク
HiDream Full GGUF
HiDream Fast GGUF
HiDream Dev GGUF
注：K-quant（_K_M、_K_S）は、同様のビットレベルにおいて、従来の標準quant（_0、_1）よりも通常、品質が優れています。
💻 GPU VRAM要件とモデルの適合性
VRAMは非常に重要です。モデル、必要な補助コンポーネント（エンコーダー、VAE）、ソフトウェアオーバーヘッド、生成プロセスすべてを格納できる十分な容量が必要です。
GPU VRAM別GGUFの一般的な適合性（HiDream Full GGUFサイズを基準）
1. 8GB VRAM
- Q2_K（6.56 GB）に最適、または一部オフロードを用いてQ3_K_S（8.21 GB）／Q3_K_M（8.77 GB）も可能。
2. 12GB VRAM（例：RTX 3060 12GB）
Q3レベルはVRAM内に完全に収容可能。
Q4レベル（最大[email protected]）は実行可能だが、大きなQ4モデルは一部レイヤーをCPU/RAMにオフロードする必要がある。
Q5レベル（最大13.5GB）は可能だが、より大きなオフロードが必要。
推奨：Q4_K_MまたはQ4_K_Sから開始。オフロードによる速度低下が問題な場合はQ3_K_Mを試してください。
3. 16GB VRAM
Q5レベル（最大13.5GB）をVRAM内に完全に実行可能。
Q6_K（14.7GB）も実行可能で、最小限のオフロードのみが必要な場合も。
4. 24GB VRAM（またはそれ以上）
Q6_K（14.7GB）を快適に実行可能で、Q8_0などのより高量子化バージョンも可能。
FP16フル版（34.2GB）は24GBでも大幅なオフロードが必要で、VRAMを完全利用するには48GB以上または複数GPU構成が推奨されます。
🙏 クレジット
元のFLUX.1-Fill-devモデルを開発したBlack Forest Labsに特別な感謝を。
GGUFの開拓者であるcity96に大いに感謝！🙌
👨💻 開発者情報
このガイドは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、私のComfyUI-OllamaGeminiをご覧ください。
✨ HiDreamであなたの創造的ビジョンを高めましょう ✨
