GGUF: FastFlux Unchained (FluxUnchained merged in Flux.S)

FP8 - すべてを一つにまとめたモデルはこちら： /model/671478 （ただし、まずGGUFを試してください！）

[注意：GGUFファイルを得るためにはダウンロードしたファイルを解凍してください。CivitaiはGGUFをネイティブでサポートしていないため、この回避策を使用しています]

FluxUnchained と FastFlux のマージ版をGGUF形式に変換したものです。その結果、非常に低いVRAM消費で4～8ステップで芸術的なNSFW画像を生成できるようになりました。Q_4_0モデルは約6.5GBのVRAMを消費し、8ステップで1024x1024の画像を生成するのに約1.5分かかります。[Forge UIのGGUFサポートおよびVAE、clip_l、t5xxlモデルのダウンロード方法については、https://github.com/lllyasviel/stable-diffusion-webui-forge/discussions/1050 をご参照ください。]

他のLoRAと組み合わせて、ご希望の効果を得ることも可能です。

どのモデルをダウンロードすべきですか？

[現在の状況：最新版のForge UIとComfy UI（GGUFノード）を使用して、11GBの1080ti上でQ8_0を実行できます。]

ご使用のVRAMに収まるモデルをダウンロードしてください。モデルがGPUメモリに収まる場合、推論コストの増加は非常に小さいです。サイズ順は、Q4_0 < Q4_1 < Q5_0 < Q5_1 < Q8_0 です。

• Q4_0 と Q4_1：8GB VRAMに収まります
• Q5_0 と Q5_1：11GB VRAMに収まります
• Q8_0：より多くのVRAMをお持ちの場合はこちら

注意：CPUオフローディングを使用すれば、VRAMに収まらないモデルでも実行できます。

LoRAの使用時のヒント

このモデルはLoRAと非常に良く組み合わせられます（Comfyでテスト済み）。ただし、ステップ数を少し増やす（8～10）必要があるかもしれません。

Flux.1 Dev および Schnell に関連するすべてのライセンス条項が適用されます。