GGUF: HyperFlux 16-Steps (Flux.1 Dev + ByteDance HyperSD LoRA)

警告：这是16步模型。更快的8步模型请见此处

[注意：解压下载文件以获取GGUF格式。Civitai原生不支持，因此采用此变通方法]

将Flux.D与ByteDance的16步HyperSD LoRA合并，并转换为GGUF格式。结果得到一个超内存高效且快速的DEV模型（对CFG敏感），仅需16步即可生成完全去噪的图像，同时仅消耗约6.2 GB显存（Q4_0量化版本）。其质量也非常接近原DEV模型（约30步）。

优势

• 质量与原DEV模型相近，但仅需约16步。

• 通常比8步的HyperFlux具有更好的质量和表现力。

• 对于相同的种子，输出图像与原DEV模型非常相似，因此可用于快速搜索，最终生成再使用DEV模型。

• 有时甚至可能因偶然性获得比DEV模型更好的效果 :)。

• 缺点：需要16步。

我该下载哪个模型？

[当前情况：使用更新后的Forge UI和Comfy UI（GGUF节点），我可以在11GB显存的1080ti上运行Q8_0。]

选择适合你显存的版本。如果模型能完全装入GPU，额外的推理开销非常小。大小顺序为：Q4_0 < Q4_1 < Q5_0 < Q5_1 < Q8_0。

• Q4_0 和 Q4_1 应能装入8GB显存

• Q5_0 和 Q5_1 应能装入11GB显存

• Q8_0 适合显存更多的用户！

注意：启用CPU卸载后，即使模型超出你的显存容量，也可以运行。

所有与Flux.1 Dev相关的许可条款均适用。

PS：感谢ByteDance提供HyperSD Flux 16步LoRA，地址：https://huggingface.co/ByteDance/Hyper-SD/tree/main