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

これは、単一のAuraFlow GGUFモデルと複数のLoRAと組み合わせて動作する、ComfyUI初心者向けの非常にシンプルな画像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。チェックポイント、LoRA、その他のリソースを簡単にダウンロードおよび管理するために、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。これら2つはこのワークフローだけでなく、他のあらゆるケース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マネージャーを使用して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、SD 1.5 + SDXL 1.0、WAN 2.1、WAN 2.2、QWEN、HiDream、KREA、Chroma、Flux用の私の他のワークフローもご確認ください。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備えていると感じました。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への生成モデルであり、テキストから画像へのモデル性能を測定するベンチマークである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、完全に無料で使用・変更が可能です。Fluxと同程度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）。これはSDXLのように、出力の追加制御のためにネガティブプロンプトを指定できるオプションを提供します。通常のSDXL VAE（既存のSDXL用のものを使用可能）を使用でき、場合によっては既存のSDXL LoRAとも非常にうまく動作します（ただし、一部のLoRAに限られ、多くのLoRAでは問題が発生する可能性があります）。これは試す価値があります！

使用方法：

#1. まず、希望するAuraFlow GGUFモデルを選択してください

#2. 次に、画像から画像への参照用に入力画像を読み込みます

#3. LoRAマネージャーから1つまたは複数の対応するLoRAを読み込んで開始します

#4. その後、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

#5. 生成する画像の枚数を選択します（「実行」ボタン横の数字を変更）

#6. 画像出力の寸法、サンプリング方法、CFG、ステップなどの設定、その他のオプション設定を選択

#7. 最後に「実行」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する方法を知っている場合、このワークフローも動作します。

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（アーカイブにはワークフローファイルを含むテキストファイルも同梱しており、そこには私の他のワークフローに必要な追加ダウンロードリンクも記載されています） -

## 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

### AuraFlow VAEのダウンロードリンク

/model/634016?modelVersionId=754600

% このワークフローの例で使用しているLoRA（これまたは他のLoRA、またはLoRAなしを使用可能）

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