GGUF: HyperFlux Unchained 16-Steps (Flux Unchained + 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]

这是FluxUnchained与字节跳动的HyperSD LoRA的合并版本，并已转换为GGUF格式。因此，它现在可以在仅消耗极低VRAM的情况下，于16步内生成艺术风格的NSFW图像。Q_4_0模型在我的1080ti显卡上运行时，约消耗6.5GB VRAM，生成一张1024x1024图像需时约3分钟。[了解更多关于Forge UI对GGUF的支持，以及如何下载VAE、clip_l和t5xxl模型，请见 https://github.com/lllyasviel/stable-diffusion-webui-forge/discussions/1050]

您也可以将其与其他LoRA结合使用，以获得理想效果。

优势

• 质量与原始FluxUnchained DEV模型相当，但仅需约16步。

• 总体上，质量与表现力优于8步的HyperFlux Unchained。

• 对于相同种子，输出图像与原始DEV模型高度相似，因此可用于快速预览，再用DEV模型进行最终生成。

• 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），我可在11GB VRAM的1080ti上运行Q8_0。]

请选择符合您VRAM容量的模型。若模型能完全加载到GPU中，额外的推理开销极小。模型大小顺序为：Q4_0 < Q4_1 < Q5_0 < Q5_1 < Q8_0。

• Q4_0 和 Q4_1 可在8GB VRAM中运行。

• Q5_0 和 Q5_1 可在11GB VRAM中运行。

• Q8_0 适合VRAM更大的用户！

注意：启用CPU卸载后，即使模型超出您的VRAM容量，也能运行。

所有与Flux.1 Dev相关的许可条款均适用。

PS：感谢字节跳动提供HyperSD Flux 16步LoRA，详见 https://huggingface.co/ByteDance/Hyper-SD/tree/main