FLUX + Hyper Lora 8 Steps + LLM + Detailing + Inpainting + Upscaling + Low Vram

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モデル説明

Hyper Flux 8steps と Flux Dev Q4_0.GGUF を使用して作成。主な目的は、8GB VRAM(私の構成)で FLUX を使用することです。

ワークフローの複数の機能は、Group 0(黒いスイッチ)のスイッチで制御されます。

1- インペインティング:3つのオプションを提供(SAM ディテクター + カスタムマスク、またはカスタムマスクのみ、またはアップロードされたマスク)

2- プロンプト生成:LLM を通じてテキストまたは画像からプロンプトを生成できます。

3- 1回目のディテール処理:FLUX を使用して実行されます。

4- アップスケーリング:Tile Diffusion Node、SDXL Lightning、CN SDXL Tile を使用して実行されます。高速で驚異的な結果を生み出します。

5- 2回目のディテール処理:背景と主な被写体に対して、SDXL/FLUX を使用して2回目の処理を実行します。

6- ポストプロセッシング:明るさやコントラストなどの最終調整を行うポストプロセッシングステップです。

ワークフローに表示されているモデルを正確にダウンロードしてください。これらは、私の8GB VRAMカードで動作するよう特意に選択しました。

モデル:

  • flux1-dev-Q4_0.gguf

  • Hyper-FLUX.1-dev-8steps-lora.safetensors

  • t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors

  • 4xLeexicaDat2_otf.pth

  • 4x-UltraSharp.pth

  • 4xFaceUpDAT.pth

  • dreamshaperXL_lightningDPMSDE.safetensors

  • ttplanetSDXLControlnet_v20Fp16.safetensors

Ollama に必要なパッケージは、ComfyUI Ollama by stavsap です。

ComfyUi-Ollama-YN は不要であり、Ollama ノードと競合を引き起こします。

このモデルで生成された画像

画像が見つかりません。