x flux comfyui

Guia

Como usar

Instalação:

1. Vá para ComfyUI/custom_nodes

2. Clone este repositório, o caminho deve ser ComfyUI/custom_nodes/x-flux-comfyui/* , onde * são todos os arquivos neste repositório

3. Vá para ComfyUI/custom_nodes/x-flux-comfyui/ e execute python setup.py

4. Execute o ComfyUI após instalar e divirta-se!

Após a primeira inicialização, as pastas ComfyUI/models/xlabs/loras e ComfyUI/models/xlabs/controlnets serão criadas automaticamente.
Então, para usar lora ou controlnet basta colocar os modelos nessas pastas.
Depois disso, pode ser necessário clicar em “Atualizar” na interface amigável para usar os modelos.
Para controlnet você precisa instalar https://github.com/Fannovel16/comfyui_controlnet_aux

Modo de pouca memória

Você pode iniciar o Flux utilizando 12 GB de memória VRAM.

1. Siga a instalação conforme descrito no repositório https://github.com/city96/ComfyUI-GGUF

2. Use flux1-dev-Q4_0.gguf do repositório https://github.com/city96/ComfyUI-GGUF
   

3. Inicie o ComfyUI com parâmetros:

 python3 main.py --lowvram --preview-method auto --use-split-cross-attention

Em nossos fluxos de trabalho, substitua o nó "Load Diffusion Model" por "Unet Loader (GGUF)"

Modelos

Treinamos os pontos de verificação Canny ControlNet , Depth ControlNet , HED ControlNet e LoRA para FLUX.1 [dev]
Você pode baixá-los no HuggingFace:

• coleções de fluxo-controlnet

• fluxo-controlnet-astuto

• fluxo-RealismoLora

• coleções flux-lora

• fluxo-peludo-lora

• adaptador flux-ip

Adaptador IP

Instrução

1. Atualize o x-flux-comfy com git pull ou reinstale-o.

2. Baixe Clip-L model.safetensors do OpenAI VIT CLIP large e coloque-o em ComfyUI/models/clip_vision/* .

3. Baixe nosso IPAdapter em huggingface e coloque-o em ComfyUI/models/xlabs/ipadapters/* .

4. Use os nós Flux Load IPAdapter e Apply Flux IPAdapter , escolha o modelo CLIP correto e aproveite suas gerações.

5. Você pode encontrar exemplos de fluxo de trabalho em fluxos de trabalho de pasta neste repositório.

Limitações

O adaptador IP está atualmente em beta. Não garantimos que você obterá um bom resultado imediatamente, podem ser necessárias mais tentativas para obter um resultado. Mas faremos esforços para tornar este processo mais fácil e mais eficiente ao longo do tempo.