ComfyUI beginner friendly Flux.2 Klein 4B GGUF Simple Fast Consistent Character Dataset Builder Workflow by Sarcastic TOFU
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モデル説明
これは非常にシンプルで初心者向けのComfyUIワークフローで、Flux.2 Klein 4B GGUFをベースとしています。このワークフローは、単一の参照画像から素早く一貫してキャラクターデータセットを構築できます。自然言語による簡単なテキスト指示だけで、希望するキャラクターデータセットを生成し、後でLoRAのトレーニングが可能になります。SDXLやFluxを使用する他の一貫したキャラクターデータセット作成ツールとは異なり、このワークフローには長い処理が一切必要ありません。Flux.2 Kleinは、参照画像からキャラクターの詳細を正確に保持・再利用する能力に優れており、短時間で複数の出力を生成できます。これは、以前にQWEN Image Edit & Kontextをベースにした同様の「一貫したキャラクターデータセットビルダー」ワークフローの改良版であり、はるかに高速で高品質になっています。
私は8GBのAMD GPUに適したQ8モデルを使用しましたが、より高性能なGPUをお持ちの場合は、フルアンクオンタイズされたFlux.2 Klein 4Bモデルに置き換えることができます。逆に、GPUの性能が低い場合は、以下のリンクからFlux.2 Klein 4B GGUFモデルの他の低スペック対応GGUFモデル（UnslothのHuggingFaceリポジトリ）とその他の関連リソースを見つけることができます：https://huggingface.co/unsloth/FLUX.2-klein-4B-GGUF/tree/main
Flux.2 Klein 4Bおよび9Bモデルは、「レクティファイドフロー」アーキテクチャを採用した新世代の高速AI画像生成モデルで、画像生成とプロフェッショナルレベルの編集を1つのコンパクトなパッケージに統合しています。これらのモデルは、従来のモデルが数十ステップを必要とするところを、「ステップ蒸留」により、わずか4ステップで高品質な画像を生成できるため、はるかに高速です。現代のハードウェアでは、1秒未満で画像を生成できます。4Bバージョンは個人利用および商用利用の両方に許容的なApache 2.0ライセンスで提供されています。一方、より強力な9Bバージョンは、研究および個人プロジェクト向けの非商業ライセンスです。両モデルは、1:1の正方形から21:9の超ワイド、9:21の縦長まで、11種類のネイティブアスペクト比をサポートし、2048x2048などの4メガピクセルまでの鮮明な画像を生成できます。さらに使いやすくするために、FP8（8ビット）やNVFP4（4ビット）などの量子化（Q）モデルも用意されており、モデルの「脳のサイズ」を縮小してメモリ使用量を削減します。具体的には、FP8バージョンは約1.6倍高速でVRAM使用量が40%削減され、NVFP4バージョンは最大2.7倍高速でVRAM使用量が55%削減されます。これらの最適化により、4BモデルはVRAMが8GB～12GBのシステムで動作可能で、最も軽量なFlux.2 Klein 4B Q2またはQ3 GGUFモデルでは、6GB、4GB、2GBのVRAMを搭載した低スペックGPU、あるいは最新のノートPCやミニPCチップに搭載された統合GPU（iGPU）でも動作します。
必要なファイルをダウンロードするには、Hugging Faceのアカウントが必要です（詳細は以下に記載）。ComfyUIマネージャーまたは他の手段で、ComfyUI用のGGUFアドオンおよび不足しているノードをインストールし、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、MagicWAN Image v2、QWEN、HunyuanImage-2.1、HiDream、KREA、Chroma、AuraFlow、Z-Image Turbo、Fluxなどの他のワークフローもご確認ください。気に入ったものには、ぜひ「イエローバズ」を投げてください。
使い方：
#1. まず、お使いのFlux.2 Klein 4B GGUFモデル（またはフルモデルに置き換え）を選択してください。
#2. 次に、入力用のキャラクター参照画像を選択し、キャラクターの名前と姓を設定してください。
#3. データセットの一般的な画像サイズを設定してください（この設定の概要はワークフローのノートセクションに記載されています）。
#4. 次のステップで、画像編集の指示を入力してください。バッチキャラクタープロンプトとして「subject seen from」や「Make this person」などの文を記述し、その他の詳細を追加してください。また、一般的なネガティブフィルターを追加するか、既存のものを使用してください。
#5. その後、画像サンプリング方法、CFG、ステップ数などの設定を選択してください（この部分は少し複雑ですが、必要に応じてデフォルト値のままでも構いません）。
#6. 最後に、実行ボタンを押して生成してください。これで完了です。
** このワークフローを含むZIPファイルには、データセット構築を迅速化するための複数の.txtファイルを同梱しています。キャラクターのポーズ用、SFWキャラクタープロンプト用、NSFWキャラクタープロンプト用、およびこのワークフローで使用した10個の選択済みプロンプト用のファイルです。これらを自由に組み合わせて使用できますが、プロンプトセットを使用する場合は以下の3つのルールを守ってください：#1. 各プロンプトは短くしてください。#2. 各プロンプトの最後にピリオド（.）を付けてください（プロンプトの途中ではピリオドを使わないでください）。#3. 新しいプロンプトは次の行の先頭から始め、空行を挿入しないでください。
お楽しみください！
必要なファイル
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Flux.2 Klein 4B モデル -
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### 使用するFlux.2 Klein 4B GGUFモデルのダウンロードリンク
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https://huggingface.co/unsloth/FLUX.2-klein-4B-GGUF/resolve/main/flux-2-klein-4b-Q8_0.gguf
### 使用するFlux.2 Klein 4B テキストエンコーダーのダウンロードリンク
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### 使用するFlux.2 Klein 4B VAEのダウンロードリンク
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https://huggingface.co/Comfy-Org/flux2-dev/resolve/main/split_files/vae/flux2-vae.safetensors