ComfyUI beginner friendly AuraFlow Text-to-Image GGUF Workflow by Sarcastic TOFU

これは、単一のAuraFlow GGUFモデルと複数のLoRAを使用する、ComfyUI初心者向けの非常にシンプルなテキストから画像へのワークフローです（このワークフローは、ComfyUIのLoRAマネージャープラグインが必要です）。ComfyUIマネージャーとLoRAマネージャープラグインの両方をインストールすることをお勧めします。これにより、チェックポイント、LoRA、その他のリソースのダウンロードと管理が容易になります。これらのツールはこのワークフローだけでなく、他のあらゆる状況でも大いに役立ちます。必要なAuraFlowモデルファイルをダウンロードするには、Hugging Faceアカウントが必要です（詳細は以下に記載されています）。ComfyUIマネージャーを使ってComfyUIにGGUFアドオンをインストールし、正しいファイルを正しい場所に配置してください。また、私の他のワークフローもご確認ください：SD 1.5 + SDXL 1.0、WAN 2.1、WAN 2.2、QWEN、HiDream、KREA、Chroma、Flux。個人的な経験では、このAuraFlowモデルはSDXL 1.0モデルとFluxモデルの間の良いバランスを取ったモデルだと感じました。AuraFlowは、Fal AIが開発した、68億パラメータを持つ完全にオープンソースのフローベースのテキストから画像生成モデルであり、テキストから画像生成モデルの性能を測定するベンチマークGenEvalで最先端の結果を達成しています。現在のバージョンは0.3で、Apache 2.0ライセンス下にあり、無料で使用・変更が可能です。Fluxと同等の高品質な画像出力を、Fluxよりも少ないリソースで生成できます（品質はSDXLに近いですが、出力画像内のテキスト生成において特に優れています）。このモデルは、SDXLのようにネガティブプロンプトを指定して出力をより細かく制御するオプションを提供します。標準的なSDXL VAE（既存のSDXL用のものを使用可能）を使用し、一部のLoRAでは既存のSDXL LoRAと非常にうまく動作します（ただし、多くのLoRAでは問題が発生する可能性があります）。ぜひ試してみてください！

使用方法：

#1. まず希望するAuraFlow GGUFモデルを選択して読み込みます。

#2. LoRAマネージャーから1つまたは複数の対応するLoRAを読み込みます。

#3. ポジティブプロンプトとネガティブプロンプトを入力します。

#4. 生成する画像の枚数を選択します（「Run」ボタン横の数字を変更）。

#5. 画像出力の寸法、サンプリング方法、CFG、ステップ数など、その他のオプション設定を選択します。

#6. 最後に「Run」ボタンを押して生成します。これで完了です。

*** LoRAノードを適切に無効化してバイパスできる場合、このワークフローは他の方法でも動作します。

お楽しみください！

### このワークフローを使用するには、Hugging Faceにログインして必要なファイルをダウンロードする必要があります（アーカイブ内にワークフローファイルを含むテキストファイルを用意しており、そこには私の他のワークフローに必要な追加のダウンロードリンクも掲載されています）：

## 必要なモデル

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### AuraFlowチェックポイントのダウンロードリンク

https://huggingface.co/city96/AuraFlow-v0.3-gguf/resolve/main/aura_flow_0.3-Q4_K_S.gguf

### AuraFlowエンコーダーのダウンロードリンク

https://huggingface.co/fal/AuraFlow-v0.3/resolve/main/text_encoder/model.safetensors

### SDXL VAEのダウンロードリンク（注意：AuraFlowは標準のSDXL VAEを使用します）

https://huggingface.co/stabilityai/sdxl-vae/resolve/main/sdxl_vae.safetensors

% このワークフローの例で使用しているLoRA（これを使用するか、他のLoRA、またはLoRAなしでも構いません）

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AuraFlow v0.3用PVCスタイルLoRA - /model/1103752?modelVersionId=1239914