Bernoulli

⚙️ このモデルの主な特徴：

1. 高度なマージ手法：

   • 重み付き和、補間、選択的更新などの手法を使用して、効率的かつ高品質な出力を実現します。

2. レイヤー重要度の最適化：

   • 初期レイヤーは速度のために最適化され、後期レイヤーは画像品質の向上を目的として設計されています。

3. 動的テンソルリサイズ：

   • 異なるモデルのテンソル間のシームレスな互換性を確保し、設定を柔軟で堅牢にします。

   ****NF4バージョン****

🎛️ GGUFサポートの設定：

- ComfyUI用

• 高度なワークフロー用

- WebUI Forge がインストールされ、適切に設定されている場合。

https://civitai.com/articles/6715

🛠️ 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)📄 bernoulli.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

このマージ済みモデルは、AIによる画像生成のためのバランスの取れたソリューションを提供し、速度と品質の両方を重視します。単一画像の処理から大規模バッチ処理まで、効率的に高品質な画像を生成します。

🔤 テキストエンコーダー — 自然言語理解の中枢

注：ハードウェアの能力に応じて、以下のT5XXLオプションのうち1つのみ選択してください

• clip_l.safetensors - コア理解モデル

• T5XXLオプション（1つのみ選択）：

  • t5xxl_fp16.safetensors - 最高品質、リソースをより多く消費

  • 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 — ビジュアルアーティスト

• ae.safetensors

👨‍💻 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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• GitHub

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その他のツールやアップデートについては、OllamaGeminiノードをご覧ください：GitHubリポジトリ