MistoControlNet-Flux-dev
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モデル説明
概要
by TheMisto.ai @中国深圳
これは、任意の線画または輪郭スケッチ用に設計された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のローダーやサンプラーとは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の背骨としてスケーラブルなTransformerモジュールを活用しています。
我々はデュアルストリームTransformer構造を実装し、推論時間の増加なしに、さまざまなタイプの線画および輪郭条件に対するアラインメントと表現力を向上させました。また、モデルはT5およびclip-l TextEncodersとのアラインメントのために訓練されており、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、以下をご覧ください：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で量子化された他のモデルと互換性があります。バイトダンスの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。
パフォーマンス
さまざまなサイズとシナリオでのパフォーマンス
工業設計、建築、室内設計、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。
プロンプトの作成には注意を払ってください—長さよりも精度が重要です！
以下にパフォーマンスの例を示します：
推奨設定
画像解像度：短辺720px以上
controlnet strength：0.6～0.85（必要に応じて調整）
guidance：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スイートを初めて実行した際に、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。ワークフローのサンプルは、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。そうでない場合、エラーが発生します
ライセンス
FLUX.1 [dev] 非商用ライセンスに準拠します
このComfyUIノードはComfyUIのライセンス下にあります
このモデルは研究および教育目的でのみ使用可能であり、あらゆる商業的用途には使用できません
事業提携
カスタムモデルのトレーニング、商業提携、AIアプリケーション開発、その他のビジネス協力に関しましては、お気軽にお問い合わせください。
ビジネス問い合わせ：[email protected]
投資関係：[email protected] 投資家の方々からの問い合わせも歓迎します
メディア
国際：
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