SPEED_Q8

🌟 完美组合：最佳量化选项

1. 🔹 最佳小模型：Q2_K

• ⚡ 超快推理速度

• 💾 极小体积：仅为原模型的 1/8

• 💻 适合低资源设备

• 🔋 当速度优先于完美精度时的理想选择

2. 🔸 最佳全能选手：Q4_K_M

• ⚖️ 完美平衡：体积与质量

• 🧠 强大的推理能力

• 👑 社区日常使用的首选

• 🎯 大多数应用场景的默认选择！

3. 🔷 高端质量：Q8

• ✨ 与原始模型几乎无差别

• 🧩 保留复杂的推理能力

• 🎨 更出色的创意生成效果

• 💪 当质量不容妥协时的最佳选择

🛠️ 完整安装指南

📁 目录结构

📂 ComfyUI/
├── 📂 models/
│   ├── 📂 diffusion_models/
│   │   ├── (基础)📄 SPEED_Q8.gguf 
│   ├── 📂 text_encoders/
│   │   ├── (基础)📄 clip_l.safetensors
│   │   ├── (选项1)📄 t5xxl_fp16.safetensors
│   │   ├── (选项2)📄 t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors
│   │   └── (选项3)📄 t5xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors
│   ├── 📂 vae/
│   │   └── 📄 ae.safetensors

💎 必备组件

此合并模型为AI图像生成提供了一种平衡的解决方案，兼顾速度与质量。无论您是处理单张图像还是大批量生成，它都能高效地提供高质量视觉效果。

🔤 文本编码器 —— 自然语言理解的核心

注意：请根据您的硬件能力，仅从下方 T5XXL 选项中选择其一

• clip_l.safetensors —— 核心理解模型

• T5XXL 选项（仅选其一）：

  • t5xxl_fp16.safetensors —— 最高质量，资源需求更高

  • t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors —— 性能均衡

  • t5xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors —— 针对速度优化

🎭 VAE —— 视觉艺术家

• ae.safetensors

🔮 进阶工作流

• 🚀 Flux Advance：高级优化

• 🔧 Simple Workflow：快速设置 —— 仅需下载并安装缺失节点

• 🧪 T5 GGUF：适用于基于 T5 的模型

👏 特别致谢

衷心感谢 city96 在 GGUF 领域的开创性贡献！🙌

👨‍💻 开发者信息

本工作流指南由 Abdallah Al-Swaiti 创建：

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如需更多工具与更新，请访问 OllamaGemini 节点：GitHub 仓库