Moxie Flux1 DS
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このバージョンについて
モデル説明
v1.7S
Moxie Flux 1 DS v1.5S（以前のバージョン - 高割合）
v1.7D
Moxie Flux 1 DS v1.6（以前のバージョン - 高割合）
v1.6D
v1.5S
v1.5D
1回目のマージ
2回目のマージ
- C4PACITOR v.d_v2（高割合）
1.4
これは Moxie Flux Fusion の「新しいベース」であり、f16 e5m2 バージョンです。このベースを使用していると、他のフラックスモデルと比べて「失敗」した試行がやや多いと感じます（おそらくより多くのステップ数やガイドアンス調整で成功率が高くなるためです）。私はガイドアンスを3-3.5、ステップ数を22に固定しています。しかし、このモデルが出力する画像は他のフラックスモデルとは一線を画し、優れた結果を生み出します。また、Moxie Fusion Flux v1.35 との組み合わせが非常に良く、「標準」モデルから多様性のある出力を得られました。
1回目のマージ
2回目のマージ
- Dev2Pro（少し追加のみ - これはLoRAを作成するために使用し、たまにアップスケーラーとして使います）
1.3
これは Moxie Flux Fusion の「新しいベース」ですが、f8 バージョンです。
1回目のマージ
2回目のマージ
3回目のマージ
- 最初の2つのマージを統合
4回目のマージ
Flux1.D & Flux1.S 8ステップ
これは Flux Dev/Schnell（UNET、fp8、e4m3fn）の絶対的な「ベース」チェックポイントに、ByteDance Hyper-FLUX Acceleration LoRA をマージしたものです。これはデュアルCLIPとVAEを含む完全なチェックポイントにマージされています。他の場所にも存在する可能性がありますが、見つからなかったため、自分でアップロードしました。
このバージョンの品質は「フル」バージョンとほぼ同等であり、明らかに8ステップは20ステップより高速なので、よくテストで使用しています。他のアップロードを探しましたが見つからなかったため、自らアップロードすることに決めました。
v1.1
これは AbdallahAlswa80 が作成した2つの高速モデル、Speed FP8 (e4m3fn) D と Speed FP8 (e5m2) S を50/50でマージしたものです。4ステップで画像を生成します。詳細はサンプル画像のメタデータをご覧ください。
v1.0
Flux1.D と Flux1.S の他のマージ版も存在しますが、いずれも「単体で使用可能な」チェックポイントではありません。そのため、この作成に動機づけられました。また、このモデルは4060 16GB、3060 12GBで問題なく動作することを確認済みです。
Adel_AI はすでに、Fluxを使用する際に1つのファイルをダウンロードしてComfyUIのチェックポイントフォルダに配置するだけで済む、複数のチェックポイントを提供しています（私のワークフローの参照はこちら：/model/627377/moxie1776s-flux-workflows）。
これは、Adel_AI の2つのFlux1チェックポイント、Flux1.D 16Gb と Flux1.S 16Gb を単純に50/50でマージしたものです。以下の情報は彼のページからコピー＆ペーストしたものです。