a pile of junk-MixMod-workflow

■最適化されていない場合、このワークフローは18GBのVRAMを消費します。

正直に言って、あなたがこのワークフローを試す価値がある確率は99%ありません。

これは自己満足のための設定なので、単に誰かが奇妙な実験をしていると見ていただければ幸いです。

■このワークフローは、MixModという拡張機能を中心に構築されています。

この拡張機能により、同じVAEを使用する複数のモデルを組み合わせることができます。

詳細については、リポジトリまたはディスカッションスレッドをご覧ください。そちらの方が理解しやすいと思います。

私はやや異常な使い方をしていますが、MixMod自体は気軽で楽しい機能です。お気に入りのモデルを組み合わせて、実験を楽しんでみてください。ぜひ試してみてください！

その結果、PixArt-SigmaとSDXLは同じVAEを使用しているため、より深く組み合わせることができました。

■そしてこのワークフローは、さらに特定の使用ケースでその可能性を広げています。

私は独自に微調整したPixArt-Sigma 512pxとPlayground-v2 512pxを組み合わせ、その結果をSD1.5によるi2iアップスケーリングでさらに精錬しています。

このワークフローのコンセプトは、愛着のある「ゴミ」の再利用です。

Playground-v2は独自のスタイルを構築し、PixArt-Sigmaは概念的理解を強化し、SD1.5が最終的なディテールを研ぎ澄まします。

各モデルは、他のモデルの弱点を補いながら、その強みを高めています。

■しかし、たとえこれだけの努力を重ねても、他のモデルを凌駕する結果は得られません。そのため、過度な期待は禁物です。また、3つのモデルを無理に組み合わせるのではなく、Playground + SD1.5やPixArt + SD1.5のようにワークフローを分割すると、VRAM使用量を減らし、それぞれのモデルの独自の強みをよりよく保存できます。このアプローチの方がより効果的だと考えます。

■以下は、このワークフローを正しく動作させるために必要なもののリストです。

古いComfyUIをご利用の場合、一部のサンプラーまたはノードが不足している可能性があります。その場合は、更新または置き換えを検討してください。

MixMod

https://github.com/kantsche/ComfyUI-MixMod

extramodels

https://github.com/city96/ComfyUI_ExtraModels

GGUF loader

https://github.com/city96/ComfyUI-GGUF

T5 gguf または fp8 または fp16

https://huggingface.co/city96/t5-v1_1-xxl-encoder-gguf

https://huggingface.co/Comfy-Org/stable-diffusion-3.5-fp8/blob/main/text_encoders/t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors

https://huggingface.co/theunlikely/t5-v1_1-xxl-fp16/tree/main