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

使用 Hyper Flux 8 步和 Flux Dev Q4_0.GGUF 制作。主要目标是用 8GB 显存（我的配置）运行 FLUX。

工作流中的多个功能由 Group 0（黑色开关）中的一个开关控制。

1- 内补绘制：提供三种选项：（SAM 检测器 + 自定义遮罩 或 仅自定义遮罩 或 上传遮罩）

2- 提示词生成：可通过文本或图像经由 LLM 生成提示词。

3- 第一次细节增强：使用 FLUX 完成。

4- 放大：使用 Tile Diffusion Node、SDXL Lightning 和 CN SDXL Tile 实现，运行快速，效果惊人。

5- 第二次细节增强：对背景和主体进行第二轮 SDXL/FLUX 处理。

6- 后期处理：最后一步进行亮度、对比度等调整。

请务必下载工作流中显示的精确模型。我特意选择这些模型以适配我的 8GB 显存显卡。

模型：

- 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

请注意，Ollama 所需的包是 stavsap 的 ComfyUI Ollama。

无需使用 ComfyUi-Ollama-YN，它会与 Ollama 节点产生冲突。