Flux2-TurboV2 Acceleration
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모델 설명
이 워크플로우는 Flux.2 Turbo V2 가속 텍스트-이미지(또는 선택적 참조 기반) 설정으로, 클래식한 KSampler 대신 ComfyUI의 “커스텀 샘플러” 스택을 사용합니다. 이는 Flux2 UNet(flux2_dev_fp8mixed.safetensors)와 Flux2 텍스트 인코더(mistral_3_small_flux2_fp8…, 유형 flux2) 및 Flux2 VAE(flux2-vae.safetensors)를 로드한 후, 샘플링 전에 모델 전용 Turbo LoRA(Flux2TurboComfyv2.safetensors)를 강도 1.0으로 적용합니다. 이것이 이 그래프에서 주요한 속도/행동 변화입니다.
샘플링은 모듈식 노드로 구성됩니다: **CLIPTextEncode → FluxGuidance(guidance=4)**가 조건을 생성하고, **BasicGuider + KSamplerSelect(euler) + Flux2Scheduler(steps=8)**가 SamplerCustomAdvanced로 입력됩니다. 기본 잠재 공간은 고정된 너비/높이를 가진 EmptyFlux2LatentImage에서 가져오며, 선택적으로 ReferenceLatent 노드(Ctrl-B)를 활성화하여 하나 이상의 참조 이미지를 주입할 수 있습니다. 이 노드를 생략하면 순수 텍스트-이미지로 전환됩니다. 마지막으로 잠재 공간은 VAE 디코딩되어 저장됩니다. 요약하면: Turbo LoRA + 커스텀 샘플러 파이프라인이며, 추가적인 유사성 제어가 필요할 때 선택적 참조 잠재 공간을 활용합니다.
🎥 YouTube 영상 튜토리얼
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📺 Bilibili 업데이트 (중국 대륙 및 아시아-태평양 지역)
중국 대륙 또는 아시아-태평양 지역에 계신 분들은 아래 영상을 통해 이 워크플로우의 실제 실행 효과와 설계 과정을 확인하실 수 있습니다.
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저는 쿠아이크 웹디스크에서 모델 자원을 지속적으로 업데이트할 예정입니다: 👉 https://pan.quark.cn/s/20c6f6f8d87b 이 자원은 주로 로컬 사용자를 대상으로 하여 창작 및 학습을 쉽게 할 수 있도록 제공됩니다.