x 通量 comfyui

指導

如何使用

安裝：

1. 轉到ComfyUI/custom_nodes

2. 克隆此儲存庫，路徑應為ComfyUI/custom_nodes/x-flux-comfyui/* ，其中 * 是此儲存庫中的所有文件

3. 到ComfyUI/custom_nodes/x-flux-comfyui/並執行python setup.py

4. 安裝後運行 ComfyUI 並享受吧！

首次啟動後，將自動建立ComfyUI/models/xlabs/loras和ComfyUI/models/xlabs/controlnets資料夾。
因此，要使用 lora 或 controlnet，只需將模型放入這些資料夾中即可。
之後，您可能需要在使用者友好的介面中點擊“刷新”才能使用模型。
對於controlnet，您需要安裝https://github.com/Fannovel16/comfyui_controlnet_aux

低記憶體模式

您可以利用 12GB VRAM 記憶體使用量來啟動 Flux。

1. 依照儲存庫所述進行安裝 https://github.com/city96/ComfyUI-GGUF

2. 使用倉庫中的flux1-dev-Q4_0.gguf https://github.com/city96/ComfyUI-GGUF
   

3. 使用參數啟動 ComfyUI：

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

在我們的工作流程中，將“Load Diffusion Model”節點替換為“Unet Loader (GGUF)”

型號

我們為 FLUX.1 訓練了Canny ControlNet 、 Depth ControlNet 、 HED ControlNet和LoRA檢查點FLUX.1 [dev]
您可以在 HuggingFace 上下載它們：

• 通量控制網路集合

• 通量控制網路 canny

• 通量現實主義Lora

• Flux-lora-集合

• 通量毛茸茸洛拉

• Flux-IP 轉接器

IP適配器

操作說明

1. 使用git pull更新 x-flux-comfy 或重新安裝它。

2. 從 OpenAI VIT CLIP large 下載 Clip-L model.safetensors ，並將其放入ComfyUI/models/clip_vision/* 。

3. 從 Huggingface 下載我們的 IPAdapter，並將其放入ComfyUI/models/xlabs/ipadapters/* 。

4. 使用Flux Load IPAdapter和Apply Flux IPAdapter節點，選擇正確的 CLIP 模型並享受您的生成。

5. 您可以在此儲存庫的資料夾工作流程中找到範例工作流程。

限制

IP 適配器目前處於測試階段。我們不保證您馬上就能得到好的結果，可能需要更多的嘗試才能得到結果。但隨著時間的推移，我們將努力使這個過程變得更容易、更有效率。