Flux1-Dev FP8&NF4&GGUF 6 steps, Hybrid 4 steps : SVDQuant-int4-Flux.1-Dev : LORA models

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photorealistic base model 사실적 efficiency low vram low-end gpu

svdq-int4_r32-flux.1-dev svdq-int4-flux.1-dev FluxDevGGUF6sQ5KSFinesse2 Flux1DevGGUF-Q5KS-6sNSFW2 DOF_EnhancerLORA FinesseV2PF16LORA NSFW2FP16LORA FinesseV1FP16LORA FinesseV2NF4Hyper6steps FinesseV2FP8Hyper6steps FluxDev NF4 6 steps NSFW2 FluxDev FP8 6 steps NSFW2 FluxDev NF4 6 steps NSFW1 FluxDev FP8 6 steps NSFW1 Hybrid FP8 4 steps - NSFW Hybrid FP8 4 steps - SFW

세부 정보

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이 버전에 대해

이 업로드는 공개된 svdq-int4_r32-flux.1-dev를 사용한 고급 이미지 생성 기술을 시연하기 위한 것입니다. 저는 원래 제작자가 아닙니다.

ComfyUI Portable용 Nunchaku 설치 가이드 ("생존자"를 위한 가이드)

(단일 파일 svdq-int4_r32-flux.1-dev.safetensors 사용)

이 가이드는 ComfyUI 포터블 설치와 ComfyUI-Nunchaku를 원활하게 작동시키기 위한 실제 문제 해결 과정을 바탕으로 합니다. 많은 사용자들이 종속성 문제에 직면하며, 이 가이드는 "과정에 영향을 받은" 사용자들을 돕기 위해 작성되었습니다.

면책조항: 이 가이드는 공식 문서가 아닙니다. 광범위한 문제 해결을 바탕으로 한 커뮤니티 주도 노력입니다. 변경 전 항상 파일을 백업하세요.

이 가이드가 필요한 이유? 공식 Nunchaku PyPI 배포판은 오래될 수 있으며, 직접 설치 시 filterpy 및 PyTorch 버전과의 종속성 충돌이 발생할 수 있습니다. 이 가이드는 이러한 문제를 해결하는 특정 개발 버전을 사용하는 데 초점을 맞춥니다.

대상 환경:

ComfyUI Portable (내장 Python 포함)
Python 3.12
PyTorch 2.7.1+cu128 (또는 유사한 +cu12x 버전)

NVIDIA GPU 호환성 참고사항: NVIDIA는 GPU 시리즈 번호가 아니라 아키텍처에 따라 GPU 호환성을 분류합니다.

INT4/FP4(예: Nunchaku의 양자화): Ada Lovelace(RTX 40 시리즈) 또는 Hopper와 같은 최신 아키텍처에 더 적합합니다. 이들 아키텍처는 전용 INT4/FP4 하드웨어를 갖추고 있기 때문입니다.
Ampere(RTX 30 시리즈): FP16과 완전히 호환되며, Nunchaku의 많은 기능을 잘 작동시킵니다. INT4/FP4도 실행 가능하지만, Ada Lovelace에 비해 성능 향상은 그리 크지 않을 수 있습니다.
이전 시리즈(예: RTX 20 시리즈 또는 GTX 16 시리즈): INT4/FP4 같은 고급 기능에 대한 호환성은 제한적이거나 아예 없을 수 있으며, 일반적으로 FP32 또는 FP16이 필요합니다.

단계별 설치 가이드:

1. ComfyUI 종료: 시작 전 ComfyUI 애플리케이션이 완전히 종료되어 있는지 확인하세요.

2. 내장 Python 터미널 열기: 명령 프롬프트 또는 PowerShell에서 ComfyUI_windows_portable\python_embeded 디렉토리로 이동하세요. 예: cd E:\ComfyUI_windows_portable\python_embeded

3. 문제 있는 이전 종속성 제거: 이전 실패 시도 또는 충돌하는 버전을 정리합니다. bash python.exe -m pip uninstall nunchaku insightface facexlib filterpy diffusers accelerate onnxruntime -y (설치되지 않은 패키지에 대한 "Skipping" 메시지는 무시하세요.)

4. 특정 Nunchaku 개발 wheel 설치: 이 단계는 매우 중요합니다. 이 전 빌드 패키지는 일반적인 컴파일 문제를 회피하며 PyTorch 2.7 및 Python 3.12와 호환됩니다. bash python.exe -m pip install https://github.com/mit-han-lab/nunchaku/releases/download/v0.3.1dev20250609/nunchaku-0.3.1.dev20250609+torch2.7-cp312-cp312-win_amd64.whl (참고: win_amd64는 AMD CPU가 아니라 64비트 Windows를 의미합니다. 64비트 Windows 시스템의 Intel CPU에도 정확합니다.)

5. facexlib 설치: Nunchaku wheel 설치 후, 일부 옵션 노드(PuLID 등)에 필요한 facexlib 종속성이 아직 누락되어 있을 수 있습니다. 직접 설치하세요. bash python.exe -m pip install facexlib

6. insightface 설치: insightface는 Nunchaku의 얼굴 기능에 필요한 또 다른 핵심 종속성입니다. 이전 단계에서 완전히 설치되지 않았을 수 있습니다. bash python.exe -m pip install insightface

7. onnxruntime 설치: insightface는 ONNX 모델을 실행하기 위해 onnxruntime에 의존합니다. 설치되어 있는지 확인하세요. bash python.exe -m pip install onnxruntime

8. 설치 확인: * 터미널을 닫으세요. * E:\ComfyUI_windows_portable\에서 run_nvidia_gpu.bat 또는 run_nvidia_gpu_fast_fp16_accumulation.bat(또는 일반 시작 스크립트)를 통해 ComfyUI를 시작하세요. * **콘솔 출력 확인:** 시작 시 Nunchaku 또는 해당 종속성과 관련된 ModuleNotFoundError 또는 ImportError 메시지가 없어야 합니다. * **ComfyUI GUI 확인:** ComfyUI 인터페이스에서 "Add Nodes"를 클릭하고 NunchakuPulidApply 및 NunchakuPulidLoader를 포함한 모든 Nunchaku 노드가 표시되고 워크플로에 추가 가능한지 확인하세요. 총 9개의 Nunchaku 노드가 보여야 합니다.

중요 참고사항:

ComfyUI-Nunchaku에 현재 포함된 Nunchaku wheel installer 노드는 향후 Nunchaku를 업데이트할 수 있어 유지보수를 간소화합니다.
예제 워크플로는 E:\ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\custom_nodes\ComfyUI-nunchaku\ 경로의 workflows_examples 폴더에서 찾을 수 있습니다. 이러한 JSON 파일을 ComfyUI에 직접 로드하여 Nunchaku 노드 사용법을 시연할 수 있습니다.
xformers와 같은 성능 최적화 도구는 존재하지만, 엄격한 버전 의존성과 "롤백" 절차가 필요할 수 있어 설치를 복잡하게 만들 수 있습니다. 대부분의 사용자에게 위의 단계만으로도 Nunchaku를 완전히 작동시킬 수 있습니다.

svdq-int4_r32-flux.1-dev 버전은 int4와 BF16(Bfloat16) 레이어를 단일 파일로 결합한 방식으로 특히 "문자" 생성에 "훨씬 더 나은" 성능을 제공할 가능성이 있습니다.

이것이 중요한 이유를 아래에 설명합니다:

INT4(4비트 정수): 매우 압축된 데이터 형식입니다. 주요 장점은 메모리 사용량을 크게 줄이고 계산 속도를 높이는 것이며, 특히 추론(모델을 학습하는 것이 아니라 이미지를 생성할 때)에 효과적입니다. 이는 VRAM이 적은 GPU에서도 모델을 실행하거나 더 큰 이미지 크기/배치 크기를 허용할 수 있음을 의미합니다. 극도의 압축으로 인해 일부 품질 손실이 발생할 수 있지만, 많은 응용 분야에서는 최소화되도록 최적화되어 있습니다.
BF16(Bfloat16): 정밀도와 범위 사이의 균형을 제공하는 16비트 부동소수점 형식입니다. 딥러닝 학습에 자주 사용되며, FP16과 같은 다른 저정밀 형식에서 발생할 수 있는 오버플로우나 언더플로우 같은 수치적 불안정성 문제를 방지합니다. BF16은 일반적으로 INT4보다 더 높은 정밀도를 제공합니다.

단일 파일에 둘을 결합한 것이 특히 문자 생성에 더 나은 이유:

int4와 BF16이 단일 파일에 결합되어 있다면, 일반적으로 "혼합 정밀도" 접근 방식을 의미합니다. 즉, 모델은 두 데이터 형식의 장점을 활용합니다:

효율성: int4 레이어는 극도의 정밀도가 필요하지 않은 모델의 일부를 담당하여 메모리 사용량을 크게 줄이고 연산 속도를 빠르게 합니다.
핵심 부분의 품질: BF16 레이어는 얼굴 특징, 손 등과 같은 문자 생성에 핵심적인 요소에 사용됩니다. 이는 전체 압축에도 불구하고 문자의 핵심 요소가 더 높은 품질을 유지하도록 보장합니다.
원활한 통합: 단일 파일에 포함되어 있다는 것은 이러한 정밀도 레이어 간의 통합 및 전환이 최적화되었음을 의미하며, 분리된 파일이나 덜 정교한 혼합 정밀도 구현보다 전체 성능과 출력 품질이 향상됩니다.
문자 생성 전반의 향상: int4를 효율성 측면에서, BF16을 핵심 요소 측면에서 지능적으로 활용함으로써, 모델은 높은 품질의 세부 표현과 정확한 해부학적 구조를 유지하면서도 매우 효율적으로 문자를 렌더링할 수 있습니다. 이는 더 선명한 특징, 일관된 해부학적 구조, 그리고 문자 생성における 향상된 예술적 품질을 낳을 수 있습니다.

요약하면, 이 새로운 버전은 모델 크기, 속도 및 출력 품질 사이에서 우수한 균형을 이루며, 이 최적화된 혼합 정밀도 전략 덕분에 특히 문자 생성에 큰 이점을 제공합니다.

모델 설명

이 모델을 다운로드한 경우, 해당 "이 버전에 대해"를 꼭 읽어주세요.

내 컬렉션: https://civitai.com/user/cbrescia/models?sort=Newest&section=published

Flux1-Hybrid: Dev의 사실성과 Schnell의 속도를 결합하고 프롬프트 준수를 개선

소개:

새로운 확산 모델을 소개하며, 사실성, 속도, 프롬프트 준수의 독특한 조합을 강조하세요. Dev 및 Schnell과 같은 다른 인기 있는 옵션과 비교할 때 이 모델을 사용하는 장점을 강조하세요. 이 모델은 제한된 컴퓨팅 자원을 가진 사용자들이 고품질 이미지를 빠르게 생성하기 위해 이상적입니다.

주요 기능:

4단계 생성: 다른 많은 모델에 비해 훨씬 짧은 시간 내에 고품질 이미지를 생성합니다.

향상된 프롬프트 준수: 프롬프트의 세밀한 뉘앙스를 정확히 포착하여 더 관련성 있고 창의적인 출력물을 생성합니다.

사진적 사실성: Schnell의 유연성을 유지하면서 Dev와 비교할 수 있는 수준의 사실성을 달성합니다.

CFG 민감도: CFG 스케일을 통해 이미지 생성에 정밀한 제어를 제공합니다.

다른 모델과의 비교:

자세한 비교 테이블 생성:

기능	Flux1-Hybrid	Dev	Schnell
프롬프트 준수	훌륭함	매우 좋음	좋음
사실성	높음	매우 높음	중간
유연성	높음	높음	높음
효율성	높음 (4단계)	낮음	중간
조명 품질	매우 좋음	훌륭함	좋음
디테일	높음	매우 높음	중간
예술적 스타일	다양함	사실적	예술적

분석:

프롬프트 준수: 우리 하이브리드 모델은 제공된 프롬프트와 일치하는 이미지를 일관되게 생성하며, 이 점에서 Dev를 능가합니다.

사실성: Dev는 사진적 사실성에서 뛰어나지만, 우리 모델은 사실적인 요소와 예술적 감각을 균형 있게 결합합니다.

효율성: 4단계 생성 프로세스로 인해 우리 모델은 품질을 저해하지 않고 Dev보다 훨씬 빠릅니다.

유연성: 우리 하이브리드 모델은 사진적 초상화에서 추상 예술까지 다양한 스타일을 생성할 수 있습니다.

추론 시간: Intel I5, 32GB RAM, Nvidia 3060 12GB, 45초(동일 설정, Dev: 2분 42초). SwarmUI를 사용하여 ComfyUI에서 테스트함.

주의사항: 이미지 생성 시간은 모델이 미리 로드된 상태에서 측정됩니다. 생성 버튼을 클릭한 순간부터 이미지가 완성될 때까지의 시간입니다. 모델은 먼저 초기 이미지를 생성한 후 4단계로 이를 정제합니다. 이 4단계는 초기 이미지 생성 시간보다 훨씬 짧습니다.

사용 방법:

권장 설정: 랜덤 시드, CFG=1 (0.8–1.2), 샘플러: Euler, 스케줄러: Normal/Simple. 예시 해상도: 5:8 (768x1216).

Clip, T5 인코더 및 VAE는 Kijai Flux1-FP8과 통합되어 있습니다. 인코더를 CPU에 전달하려면 --lowvram 인터페이스 플래그를 사용하는 것이 권장됩니다.

제한사항: 왜곡 없는 이미지를 얻기 위한 CFG 범위는 좁습니다. 사실적인 이미지는 CFG에 영향을 받지만, 추상적 이미지나 풍경은 그렇지 않습니다. 따라서 인물이 없는 이미지나 어두운 이미지에서는 CFG를 높이고, 반짝이는 이미지에서는 CFG를 약간 낮출 수 있습니다(CFG 0.6–1.4). Dev 모델처럼 FluxGuidance는 존재하지 않습니다. 텍스트 처리는 해결해야 할 문제입니다.

감사의 말씀:

팀에게 감사: Flux1을 개발한 Black Forest Labs 팀과 귀중한 통찰을 제공한 ComfyUI 커뮤니티에 감사드립니다.

라이선스: CC BY-NC 4.0, 상업적 사용 불가

아래 사진들은 하이브리드 모델의 Baked 및 NoBaked 버전을 사용하여 이미지를 생성하고 ComfyUI/Output 디렉토리에 저장하는 워크플로우를 각각 보여줍니다. 사진을 클릭한 후 ComfyUI 데스크탑으로 드래그하면 해당 워크플로우를 확인할 수 있습니다.

https://cdrive.page.link/KcLFPz9evDfMHgWA7

https://cdrive.page.link/aTwDun5S6KLjt8Cu7

FLUX.1은 강력한 도구이지만, 결과는 프롬프트의 복잡성과 사용된 매개변수에 따라 달라질 수 있습니다. 실험을 즐기고 여러분만의 예술작품을 만들어보세요!

위: Flux1 Dev, 아래: Flux1 Hybrid

프롬프트: 외계인 슈퍼모델의 초상사진, 반짝이는 메이크업.

시드: 1826245848, Dev: 25단계, 가이던스 3.5, CFG 1, 샘플러 Euler, 스케줄러 Normal/Simple, Hybrid: 4단계, CFG 1, 샘플러 Euler, 스케줄러 Normal/Simple

위: Flux1 Dev, 아래: Hybrid

프롬프트: 악마 여성을 헤드폰을 착용하고, 신비로운 추상 스타일로, 더블 익스포저, 화려한 네온색으로 뒤덮인 이미지. 얼굴은 사이안, 마젠타, 노랑, 에메랄드 녹색으로 구성된 만화경 같은 전기적 색조로 조명됨. 차가운 파랑과 따뜻한 주황색 사이의 극명한 대비가 특징입니다. 피부 위에 빛나는 반짝이는 입자들이 흩어져 우주적인 효과를 창출합니다. 다채로운 반사광을 가진 날카로운 눈동자

시드: 1959765719, Dev: 25단계, 가이던스 3.5, CFG 1, 샘플러 Euler, 스케줄러 Normal/Simple, Hybrid: 4단계, CFG 1, 샘플러 Euler, 스케줄러 Normal/Simple

위: Flux1 Dev, 아래: Flux1 Hybrid

프롬프트: (1소녀, 창백하고 마른 18세 빨간머리 간호사, 흰 간호사 복장, 짧은 치마, 흰 스타킹, 깊은 가슴선, 매우 커다란 육감적인 엉덩이와 넓은 골반, 파란 눈, 두꺼운 허벅지, 매우 매우 큰 자연스러운 우유 같은 흔들리는 가슴. 우아한 미녀 체형, 파문 같은 검은색과 빨간색 머리카락, PAWG, 큰 엉덩이, 거대한 엉덩이, 가슴선, 거대한 유방, 거대한 가슴, 상세한 얼굴, 무거운 유방, 황홀한 표정, mssv 유방), 병원, 장난스러움, 포즈, 황홀한 표정, 볼륨 있는 엉덩이, 사진 촬영 포즈, 사진적 사실성, 8K UHD 자연광, 원본, 풍부하고 복잡한 디테일, 키 비주얼, 분위기 조명, 35mm 사진, 필름, 보케, 전문적, 4K, 매우 세밀, 시네마틱, 화려한 병원 배경, 8K, 극적인 조명, 매우 세밀, 초현실적, 복잡하고 예민한 디테일, 사실적, 고해상도

시드: 1176787681, Dev: 25단계, 가이던스 3.5, CFG 1, 샘플러 Euler, 스케줄러 Normal/Simple, Hybrid: 4단계, CFG 1, 샘플러 Euler, 스케줄러 Normal/Simple

위: Flux1 Dev, 아래: Flux1 Hybrid

프롬프트: 눈에 띄는, 폭발적인 미모, 꿀 같은 헤어스타일,

부드러운 긴 다리, 하이힐, 스웨덴 라운지 스핀키 가죽

미인의 초상, 투명한 드레스와 빈티지 복장,
뼈로 만든 코르셋

시드: 726579420, Dev: 25단계, 가이던스 3.5, CFG 1, 샘플러 Euler, 스케줄러 Normal/Simple, Hybrid: 4단계, CFG 1, 샘플러 Euler, 스케줄러 Normal/Simple

Dev는 프롬프트 준수를 희생하면서도 날씬한 여성 모델의 이미지를 뛰어나게 생성합니다.

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모델 유형	체크포인트
기본 모델	Flux.1 D
게시일	6/12/2025