HyperFlux Schnell

为了方便和性能，我喜欢将我的日常 LoRA 与我最喜欢的模型结合使用。HyperFlux Schnell 是 Flux Schnell 与 HyperFlux LoRA（强度 0.12）和 AntiBlur（强度 2.0）的融合版本。

请尊重每一位创作者的许可证，这些资源是他们倾注心血的成果。例如，不要在任何盈利性图像生成服务上使用 HyperFlux Schnell，如在线图像生成平台。同时，禁止以任何形式出售或授权此模型获取报酬或其他有价值之物。

使用方法

我使用 HyperFlux Schnell 的默认 CFG 值为 3.5，若需特殊效果可提高至 6.5。采样步数设为 4（Schnell 默认值），并使用 euler 采样器配合简单调度器。

Q8 和 Q6 版本使用 "t5xxl_fp16.safetensors" Clip 模型进行测试，而更小的量化版本则使用 "t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors" Clip 模型。

默认情况下，HyperFlux Schnell 生成的图像具有较深或较浅的景深。若要获得浅景深效果，请在正向提示词中加入 "bokeh"。

若该模型生成了不符合规范（NSFW）的图像，并非本意。

此类项目的大部分时间都用于测试，既为了确定各 LoRA 之间的最优平衡，也为了验证不同量化版本的最终模型。Schnell 默认的图像生成速度确实令人满意。Q8 和 Q5 的完整测试结果见 Pure Fooocus Facebook 群组的基础模型指南。

与 Q8 相比，Q5 在景观的逻辑一致性及群体场景（如扑克游戏）中人物身体完整性方面表现较差。肖像质量基本相同，但除非存储空间极为紧张，我认为 Q8 是更好的选择。此外，Q5 的 VRAM 使用仅比 Q8 少 0.3GB，这符合我对 GGUF 模型的预期。