SPEED_Q8

🌟 完璧なトリオ：最適な量子化オプション

1. 🔹 最小モデル：Q2_K

• ⚡ 超高速 推論速度

• 💾 超小型：オリジナルの8分の1

• 💻 低リソースデバイスに最適

• 🔋 速度が完全な精度よりも重要な場合に最適

2. 🔸 万能モデル：Q4_K_M

• ⚖️ 完璧なバランス：サイズ対品質

• 🧠 強力な推論能力

• 👑 日常利用に人気のコミュニティ推奨モデル

• 🎯 ほとんどのアプリケーション向けの推奨選択！

3. 🔷 プレミアム品質：Q8

• ✨ オリジナルモデルとほぼ同等の品質

• 🧩 複雑な推論能力を維持

• 🎨 優れた創造的生成能力

• 💪 品質が絶対条件の際に最適

🛠️ 完全なインストールガイド

📁 セットアップ構造

📂 ComfyUI/
├── 📂 models/
│   ├── 📂 diffusion_models/
│   │   ├── (基本)📄 SPEED_Q8.gguf 
│   ├── 📂 text_encoders/
│   │   ├── (基本)📄 clip_l.safetensors
│   │   ├── (オプション1)📄 t5xxl_fp16.safetensors
│   │   ├── (オプション2)📄 t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors
│   │   └── (オプション3)📄 t5xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors
│   ├── 📂 vae/
│   │   └── 📄 ae.safetensors

💎 必須コンポーネント

このマージモデルは、スピードと品質の両方を重視した、AI駆動の画像生成に最適なバランスソリューションを提供します。単一画像の処理から大量バッチ処理まで、効率的に高品質なビジュアルを実現します。

🔤 テキストエンコーダー — 自然言語理解の中心

注：ハードウェア能力に応じて、以下のT5XXLオプションのうち1つだけを選択してください

• clip_l.safetensors — コア理解モデル

• T5XXLオプション（1つだけ選択）：

  • t5xxl_fp16.safetensors — 最高品質、リソース要求が高い

  • t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors — バランスの取れたパフォーマンス

  • t5xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors — 速度最適化

🎭 VAE — ビジュアルの芸術家

• ae.safetensors

🔮 プロワークフロー

• 🚀 Flux Advance：高度な最適化

• 🔧 Simple Workflow：迅速なセットアップ — ダウンロード後、不足ノードをインストールするだけ

• 🧪 T5 GGUF：T5ベースモデル用

👏 特別な謝辞

GGUFの先駆けとなったcity96に心より感謝します！🙌

👨‍💻 開発者情報

このワークフローガイドは、Abdallah Al-Swaitiによって作成されました：

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その他のツールや更新情報については、OllamaGeminiノードをご覧ください：GitHubリポジトリ