GGUF: HyperFlux 8-Steps (Flux.1 Dev + ByteDance HyperSD LoRA)
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モデル説明
[注意: GGUFファイルを取得するには、ダウンロードしたファイルを解凍してください。CivitaiはネイティブでGGUFをサポートしていないため、この回避策が必要です]
ByteDanceの8ステップHyperSD LoRAとFlux.Dをマージし、GGUF形式に変換したモデルです。その結果、8ステップで完全にノイズ除去された画像を生成し、約6.2GBのVRAM（Q4_0量子化版）を消費する、極めてメモリ効率が良く高速なDEV（CFG対応）モデルが得られます。
このモデルは、このカスタムノードを用いたComfyUI、またはForge UIで使用できます。Forge UIのGGUFサポートの詳細、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をご覧ください。
FastFlux およびその他のDEV-Schnellマージモデルとの比較における利点
はるかに優れた画質: FastFluxのようなSchnellモデルと比較して、8ステップではるかに優れた品質と表現力が得られます。
CFG／ガイドANCE感度: これはDEVモデルであるため、ハイブリッドモデルとは異なり、完全（蒸留済み）のCFG感度を備えています。つまり、プロンプトの感度と創造性、柔らかさと彩度のバランスを自在に制御できます。
DEV LoRAと完全互換で、Schnellモデルの互換性よりも優れています。
欠点：最高品質を得るには8ステップが必要です。ただし、Schnellモデルでもおそらく最高結果を得るために少なくとも8ステップを試すでしょう。
どのモデルをダウンロードすべきですか？
[現状: 最新のForge UIとComfy UI（GGUFノード）を使用して、11GBの1080tiでQ8_0を実行できます。]
ご使用のVRAM容量に合う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、推論コストの追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: VRAMがさらに多い場合にお勧め
注意: CPUオフロードを使用すると、VRAMに収まらないモデルでも実行できます。
すべてのライセンス条項はFlux.1 Devに適用されます。
PS: HyperSD Flux 8ステップLoRAの提供はByteDanceに感謝します。詳細は https://huggingface.co/ByteDance/Hyper-SD/tree/main をご確認ください。