Flux1-DedistilledMixTuned
세부 정보
파일 다운로드
이 버전에 대해
모델 설명
V4.0-전체 버전:
V4.0 모델은 V3.0을 기반으로 SRPO 모델의 사실성과 세밀함, Krea 모델의 예술성 및 다양한 스타일, 뛰어난 텍스처 및 LoRA 호환성을 결합하여 종합적인 성능이 크게 향상되었습니다.
매우 사실적이고 세밀하며, TTP를 8M 픽셀까지 직접 확대해도 뛰어난 디테일을 유지합니다.
프롬프트 재현 능력이 크게 향상되었습니다. LLM 강화 및 상세한 구조화된 프롬프트 사용을 권장합니다.
뛰어난 예술 표현력과 스타일 다양성, 우수한 LoRA 호환성.
V4.0 모델은 V3.0을 기반으로 SRPO 모델의 사실성과 세밀함, Krea 모델의 예술성 및 다양한 스타일, 뛰어난 텍스처 및 LoRA 호환성을 결합하여 종합적인 성능이 크게 향상되었습니다.
매우 사실적이고 세밀하며, TTP를 8M 픽셀까지 직접 확대해도 뛰어난 디테일을 유지합니다.
프롬프트 재현 능력이 크게 향상되었습니다. LLM 강화 및 상세한 구조화된 프롬프트 사용을 권장합니다.
뛰어난 예술 표현력과 스타일 다양성, 우수한 LoRA 호환성.
===========================================================================
V3.0-Krea 버전:
Flux.1-Dev-Krea 모델은 Dev 모델의 예술적 스타일과 사실적인 사진 표현 능력을 향상시켰으나, 인물의 선명도와 미학적 측면이 약화되었으며, 특히 원래 Dev 모델로 학습된 LoRA와의 호환성이 낮습니다. 본 V3.0-Krea 버전은 Krea 모델의 주요 장점을 유지하면서 이미지 선명도 및 원래 Dev 모델 LoRA와의 호환성을 개선했으나, LoRA 호환성 개선은 미흡한 편입니다(특히 인물 및 스타일 LoRA는 개선이 적음, 기타 LoRA 및 CN은 양호). 이는 본 버전의 아쉬운 점이므로 다운로드 시 주의해 주세요.
Flux.1-Dev-Krea는 Dev 버전 모델의 예술적 스타일과 사실적인 사진 표현 능력을 향상시켰으나, 인물의 선명도와 미학적 측면이 약화되었으며, 특히 원래 Dev 모델로 학습된 LoRA와의 호환성이 낮습니다. V3.0-Krea는 Krea 모델의 주요 장점을 유지하면서 이미지 선명도를 향상시키고 LoRA와의 호환성을 개선했으나, LoRA 호환성 개선은 미흡하며(특히 인물 및 스타일 LoRA는 개선이 적음, 기타 LoRA 및 CN은 양호) 이는 본 버전의 아쉬운 점입니다. 다운로드 시 주의해 주세요.
더 나은 프롬프트 이해 능력을 위해 T5-XXL 대신 GNER-T5-XXL 사용을 권장하며, /model/1888454에서 다운로드할 수 있습니다.
Recommended to use GNER-T5-XXL instead of T5-XXL for better prompt understanding capabilities, you can download it from /model/1888454 or my HF Repo.
일부 예시 이미지(Some example image):
모델 사용법:
기본 조합: deis+simple / euler+beta, 다양한 조합을 시도해 보세요.
Basic: deis+simple / euler+beta, You can try more different combinations.
또한 Huggingface.co에서도 확인 가능합니다.
===========================================================================
V3.0-PAP 버전:
v3.0-PAP: 인물 및 예술 사진 생성을 최적화한 기본 모델입니다. 구성, 조명 및 동아시아 인물 얼굴 형태 측면에서 특별히 최적화되어 얼굴 모델의 민감도 및 적합성을 강화했습니다.
원래 Dev 모델과 비교해 이 버전은 인종 및 얼굴 형태 측면에서 더 사실적이며 풍부합니다. 얼굴 모델의 예시 이미지는 아래 작가의 LoRA 모델에서 가져왔으며, 이에 감사드립니다. 저작권 침해 시 즉시 삭제하겠습니다.
Portrait and Art Photography Optimization Base Model. The model has been specially optimized in composition, light and shadow, oriental face shape to further strengthen the sensitivity and adaptability of the face model.
Compared to the Flux.1 Dev original model, this version is more realistic and richer in terms of ethnicity and face shape, and the example drawings of the face model are from the LoRA model of the following authors, thanks in advance! If there is any infringement, it will be notified and deleted immediately.
https://civitai.com/user/el_fluppe
https://civitai.com/user/wolfcatz
https://civitai.com/user/seanwang1221
https://civitai.com/user/nawusijia
모델 사용 간단 가이드:
기본 구성: deis+simple / euler+beta; 노이즈 증가: ddim/dpm_2/dpmpp_2+beta/beta57/sgm_uniform; 더 풍부하고 상상력 있는 디테일: heunpp2+ddim_uniform; 확대: UltimateSDUpscale/TTP; 필름 효과: lut(35mm/AGAF/Kodak) 추가; 또는 귀하의 환경에 최적화된 조합을 활용하세요. steps 20-30. 워크플로우는 예시 이미지 참조.
Basic: deis+simple / euler+beta; More noise: ddim/dpm_2/dpmpp_2+beta/beta57/sgm_uniform; More detail, more imaginative: heunpp2+ddim_uniform; Upscaler: UltimateSDUpscale/TTP; Film effects: add LUT (35mm/AGAF/Kodak); Or the best combination of tests based on your own environment. steps 20-30. The workflow is shown in the example POST image.
또한 Huggingface.co에서도 확인 가능합니다.
재미있는 얼굴 모델 LoRA 제어 예시(An interesting face model LoRA control sample):
===========================================================================
DedistilledMixTuned Dev V3.0:
중국 띠년 특별 업그레이드! (Great upgrade for Chinese Snake Year!)
V3.0 버전 모델은 전면적으로 업그레이드되었으며, 현재 Flux Dev 미세 조정 모델 중 모델 능력이 가장 균형 잡히고, LoRA 호환성, 사실성, 생성 품질 및 예술 창작력이 Flux Pro에 가장 근접한 모델입니다. (평가 및 비교를 위해, 본 모델의 Seed는 원래 Dev 모델과 기본적으로 일치하도록 설정되었습니다)
Fully upgraded Version 3.0, it may be the best model in the current Flux Dev fine-tuning models. Have the very good balance in model capabilities, LoRA compatibility, realism, image quality and artistic creativity closest to the Flux Pro model. (For evaluation and comparison, the seeds of this model are basically aligned with the original Dev model)
V3.0 버전 모델 사용 가이드:
모델은 계층적 융합 기술을 통해 반-디스틸레이션 간섭을 제거했으며, 원래 Flux.1 Dev 모델과 완전히 호환되며 LoRA 가중치 민감도가 향상되었습니다. 1024x1024 이하 해상도에서는 euler/deis + normal/beta/simple 등을 권장하며, 1024-2048 고해상도 이미지에는 ddim/dpm_2/dpmpp_2m/heunpp2 + ddim_uniform/beta를 권장합니다.
최고의 디테일: dpmpp_2m+beta, 최고의 예술성: heunpp2+ddim_uniform
권장: KSampler, 20-30 스텝. 워크플로우는 아래 이미지 참조: https://civitai.com/images/53432419
The model is fully compatible with the original Flux.1 Dev. Had removed the de-distillation interference, and has a higher sensitivity to LoRA weights. For 1024x1024 and below, euler/deis + normal/beta/simple, etc., 1024 - 2048 for large binning images, ddim/dpm_2/dpmpp_2m/heunpp2 + ddim_uniform/beta.
More details: dpmpp_2m + beta, More artistry: heunpp2 + ddim_uniform
Recommended: KSampler, steps 20-30. Workflow of the model pls ref: https://civitai.com/images/53432419
===========================================================================
DedistilledMixTuned Dev V2.0:
2025년 신년 선물! 한 달 이상의 훈련과 미세 조정을 거쳐 v1.0 기반으로 완전히 업그레이드된 V2.0 버전이 출시되었습니다. 사진급 사실성을 바탕으로 디테일 표현, 생성 속도, LoRA 호환성, 조명과 음영의 조화 측면에서 새로운 균형을 달성했습니다.
2025 New Year Gift! More than a month of training and fine-tuning, The V2.0 version has been upgraded based on v1.0, and has reached a better balance in detail reflection, drawing speed, LoRA compatibility, light and shadow harmony with photorealistic realism.
===========================================================================
DedistilledMixTuned Schnell V1.0:
현재 Flux.1 Schnell 기반 모델 중, 빠른 생성(4-8스텝), 원본 Flux Schnell 구성 스타일을 준수하고, 프롬프트 재현 능력이 우수하며, 생성 품질, 디테일, 사실성 회복 및 스타일 다양성 측면에서 최고의 균형을 이룬 오픈소스 상용 가능 Schnell 기본 모델일 수 있습니다.
4스텝만으로, 이 모델은 다른 Flux.1 Schnell 모델과 비교해 이미지 품질, 디테일, 사실성, 스타일 다양성 측면에서 최고의 균형을 이룰 수 있습니다. 또한 프롬프트 적용 능력이 뛰어나고 원본 Flux 모델 스타일을 잘 따릅니다.
FLUX.1-schnell 기반으로, LibreFLUX를 병합하고 ComfyUI, Block_Patcher_ComfyUI, ComfyUI_essentials 및 기타 도구로 미세 조정되었습니다. 4-8스텝 권장, 일반적으로 4스텝만으로도 충분합니다. 다른 Flux.1 Schnell 모델과 비교해 질과 사실성이 크게 향상되었습니다.
===========================================================================
DedistilledMixTuned Dev V1.0:
현재 빠른 생성(10스텝 이내)을 목표로 하는 Flux 미세 조정 모델 중, 원본 Flux.1 Dev 스타일을 잘 따르고, 프롬프트 재현 능력이 뛰어나며, 생성 품질과 디테일이 Flux.1 Dev 이상이고 Flux.1 Pro에 가장 근접한 기본 모델일 수 있습니다.
May be the Best Quality Step 6-10 Model, In some details, it surpasses the Flux.1 Dev model and approaches the Flux.1 Pro model. and have good ability of prompt following, good of the original Flux.1 Dev style following.
Flux-Fusion-V2 기반으로, flux-dev-de-distill를 병합하고 ComfyUI, Block_Patcher_ComfyUI, ComfyUI_essentials 및 기타 도구로 미세 조정되었습니다. 6-10스텝 권장. 다른 Flux.1 모델과 비교해 품질이 크게 향상되었습니다.
GGUF Q8_0 / Q5_1 /Q4_1 양자화 버전 모델 파일은 테스트를 거쳐 동시에 제공되며, 추가 양자화 버전은 제공되지 않습니다. 필요하시면 아래 지침에 따라 fp8 모델을 다운로드하여 자체 양자화해 주세요.
GGUF Q8_0 / Q5_1 /Q4_1 quantized model file, had tested, and uploaded the same time, over-quantization will lose the advantages of this high-speed and high-precision model, so no other quantization will be provided, you can download the FP8 model file and quantizate it according to the following tips.
===========================================================================
권장 사항:
UNET 버전(모델 전용)은 Text Encoder 및 VAE가 필요합니다. 아래 CLIP 및 Text Encoder 모델을 사용하면 프롬프트 가이던스가 향상됩니다:
Text Encoders: https://huggingface.co/silveroxides/CLIP-Collection/blob/main/t5xxl_flan_latest-fp8_e4m3fn.safetensors
VAE: https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-schnell/tree/main/vae
GGUF 버전: GGUF 모델 지원 노드를 설치해야 합니다. https://github.com/city96/ComfyUI-GGUF
단순 워크플로우: 아래와 같은 매우 간단한 워크플로우를 사용하시면 다른 Comfy 커스텀 노드가 필요하지 않습니다(GGUF 버전의 경우 city96의 UNET Loader(GGUF) 노드를 사용하세요):
===========================================================================
디스틸레이션의 기름기를 벗고, 모델의 본질로 돌아가, 가장 순수한 Flux 고품질 베이스 모델을 만들기 위해 노력합니다!
Wash away the distillation and return to the original basic.
모델을 사용하시고 만족하시면, 많은 결과 이미지를 공유해 주세요. 감사합니다!
If you feel the model is good for you, please post the image here, thanks a lot!
감사의 인사:
https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-dev, 훌륭한 오픈소스 T2I 모델. FLUX.1 [dev] 비상업 라이선스 하에 제공.
https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-schnell, 훌륭한 오픈소스 T2I 모델, apache-2.0 라이선스 하에 제공.
https://huggingface.co/Anibaaal, Flux-Fusion은 훌륭한 믹스 및 미세 조정 모델입니다.
https://huggingface.co/nyanko7, Flux-dev-de-distill은 훌륭한 실험 프로젝트입니다! inference.py 스크립트에 감사드립니다.
https://huggingface.co/jimmycarter/LibreFLUX, 무료 및 디스틸레이션된 FLUX 모델로, FLUX.1-schnell의 Apache 2.0 버전입니다.
https://huggingface.co/MonsterMMORPG, Furkan은 많은 Flux.1 모델 테스트 및 조정 과정을 공유해주었고, 디스틸레이션 모델에 대한 특별한 테스트를 수행해주었습니다.
https://github.com/cubiq/Block_Patcher_ComfyUI, cubiq의 Flux 블록 패치어 샘플러 덕분에 Flux.1 블록 파라미터 값이 이미지 생성에 미치는 영향을 다양한 실험을 통해 알 수 있었습니다. 그의 ComfyUI_essentials에는 FluxBlocksBuster 노드가 있어 블록 값을 쉽게 조정할 수 있었으며, 이는 뛰어난 작업입니다!
https://huggingface.co/twodgirl, 모델 양자화 스크립트 및 테스트 데이터셋을 공유해주었습니다.
https://huggingface.co/John6666, 모델 변환 스크립트 및 모델 컬렉션을 공유하세요.
https://github.com/city96/ComfyUI-GGUF, GGUF 양자화 모델을 네이티브로 지원합니다.
https://github.com/leejet/stable-diffusion.cpp, 순수 C/C++ GGUF 모델 변환 스크립트를 제공합니다.
참고: GGUF Q5/Q4로 쉽게 변환하려면 https://github.com/ruSauron/to-gguf-bat 스크립트를 사용할 수 있습니다. 이 스크립트를 다운로드하여 sd.exe 파일과 동일한 디렉토리에 넣은 후, 탐색기에서 fp8.safetensors 모델 파일을 bat 파일에 드래그하면 CMD 창이 열리며 메뉴에 따라 원하는 모델을 변환할 수 있습니다.
라이선스
가중치는 FLUX.1 [dev] 비상업 라이선스에 따라 제공됩니다.