MistoControlNet-Flux-dev

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artツールflux.1mistoline
v1.0

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モデル説明

概要

by TheMisto.ai @中国・深圳
これは、あらゆる線画やアウトラインスケッチ向けに設計されたControlNetネットワークで、Flux1.devと互換性があります。ControlNetモデルのパラメータ数は約14億です。

このモデルはXLabsのローダーおよびサンプラーや互換性がありません。必ずTheMisto.aiのFlux ControlNet ComfyUIスイートをご使用ください。これはFlow matching構造のFlux-devモデルであり、このControlNetのバックボーンとしてスケーラブルなTransformerモジュールを採用しています。

我々はデュアルストリームTransformer構造を実装し、推論時間を増加させることなく、さまざまな種類の線画およびアウトライン条件に対するアライメントと表現力を向上させました。また、このモデルはT5とclip-lの両方のTextEncoderとアライメントするよう学習されており、条件画像とテキストプロンプトの両方でバランスの取れたパフォーマンスを実現しています。
Flux.devモデル構造の詳細については、こちらをご覧ください：https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-dev

このControlNetは、Flux1.devのfp16/fp8モデルおよびFlux1.devで量子化されたその他のモデルと互換性があります。ByteDanceの8/16ステップ蒸留モデルはテストされていません。

  • サンプルワークフローでは、flux1-dev-Q4_K_S.gguf量子化モデルを使用しています。

  • 生成品質：Flux1.dev(fp16) >> Flux1.dev(fp8) >> その他の量子化モデル

  • 生成速度：Flux1.dev(fp16) <<< Flux1.dev(fp8) <<< その他の量子化モデル

パフォーマンス

異なるサイズおよびシナリオでのパフォーマンス

産業設計、建築、インテリア設計、アニメーション、ゲーム、写真など、さまざまな一般的なシナリオでテスト済みです。
プロンプトは丁寧に作成してください——長さよりも精度が重要です！
パフォーマンスの例を以下に示します：

推奨設定

  • 画像解像度：短辺720px以上

  • controlnet強度：0.6～0.85（必要に応じて調整）

  • ガイダンス：3.0～5.0（必要に応じて調整）

  • ステップ数：30以上

使用方法

  • モデルを MistoLine_Flux.dev_v1 からダウンロードしてください

  • モデルを ComfyUI\models\TheMisto_model\ ディレクトリに配置してください

  • ComfyUIのTheMisto.ai Flux ControlNet ComfyUIスイートを初めて実行すると、このディレクトリは自動的に作成されます

  • ComfyUIで実行してください。ワークフローの例は、workflowフォルダに含まれています

  • 注意：条件画像の幅と高さは16で割り切れる必要があります。そうでないとエラーが発生します

ライセンス

FLUX.1 [dev] 非商業利用ライセンスに準拠します
このComfyUIノードはComfyUIのライセンスに基づきます
このモデルは研究および教育目的にのみ使用可能であり、いかなる商業的用途にも使用することはできません。

このモデルで生成された画像

画像が見つかりません。