Clean flux workflow

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模型描述

我从他人那里学到了很多,并且喜欢根据自己的需求调整ComfyUI。这是我在使用Flux(dev, fp8)时的高效工作流,主要特点包括:

  • 所有我需要的功能都集中在一起(用于图生图的源图像与去噪参数、LoRAs、批量大小、图像分辨率)

  • 我可以用自然语言(法语)和英语进行提示(法语提示通过Google翻译后与英语提示拼接)

  • 生成的图片保存了足够的元数据以兼容Civitai(但未能获取LoRAs的权重)

  • CLIP被强制运行在CPU/内存上,以便在12GB VRAM的4070 Super上运行Flux;生成两张图片时每轮约耗时3秒,若坚持20步,则耗时约一分钟

  • 提供图像分辨率预设(我讨厌手动输入像素尺寸,下拉选择合适分辨率要好得多,还支持一键切换横版与竖版)。当用作潜空间时,提示图会自动调整至该分辨率。

一些提示:

  • 使用ComfyUI Manager安装缺失的节点

  • 大多数节点已折叠,如需修改(如翻译节点中的源语言),可点击圆形图标展开

  • 为避免连线杂乱,我使用Get/Set节点,Setter节点隐藏在相关节点下方(例如:Set PROMPT_EN位于英文提示下方)

  • 我使用两种Clip_L变体:Long-ViT-L-14-BEST-GmP-smooth-ft.safetensors(据称更适合长提示),以及ViT-L-14-TEXT-detail-improved-hiT-GmP-TE-only-HF.safetensors(当文本细节重要时)。两者差异不大,也可直接使用默认的Clip_L。

此模型生成的图像

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