Super Simple GGUF (Quantized) Flux LoRA Workflow

如果您的显存不足以运行Flux，您需要使用量化版本。这是一个非常简单的流程，包含LoRA加载和放大。请注意，量化版本所需的强度值略高于普通版本。

此工作流基于ComfyUI中的GGUF模型加载器：
https://github.com/city96/ComfyUI-GGUF。

更新：

添加了升级版的“Simple”版本。它需要安装两个自定义节点，与原版的不同之处在于：

1. 添加了对多LoRA的支持，使用rgthree的LoRA堆叠器。这是我目前发现最适合低端显卡的方案。

2. 添加了Civit-AI友好的文件保存器，并附带所需的支持节点。

3. 对所有内容进行了更清晰的分组整理。

它仍然非常易于使用，并且现在是一个更复杂工作流的理想起点，因为即使您执行更复杂的操作，生成信息仍会被保存到Civit。