来源:AICG工具箱 责编:网络 时间:2025-02-08 15:06:30
视频全面介绍了FLUX生态系统的各个方面,包括模型的安装和使用方法,FLUX的功能,工作流的搭建,以及Lora和ControlNet的整合。视频通过详细的讲解和示例,展示了FLUX在图像生成和处理方面的多样性和高效性。观众评论反映了对视频内容的认可,认为视频帮助他们更好地理解和应用FLUX的技术。
【时间线】 -
00:17 - 介绍FLUX生态系统的整体框架和主要讲解内容
01:01 - 讲解FLUX模型的不同版本,包括原模、FP8版本、NF4和GGUF模型的特点和安装方法
03:23 - 介绍NF4模型的显存要求和性能优势
05:00 - 解释GGUF模型的背景和兼容性,并介绍下载不同大小模型的方法
06:10 - 详细讲解FLUX节点的安装和配置,包括GGUF、NF4和x lab节点
08:00 - 提供FLUX在LiveLive AI平台上的使用建议
21:35 - 介绍使用Lora模型生成的效果,并讨论权重对图像质量的影响
23:31 - 讲解高清放大的工作流,包括使用ultimate sd upscale节点进行放大处理
25:15 - 展示NF4模型和FP8模型的放大效果
27:00 - 展示图生图的工作流,包括图像节点和DNOISE值的调整
29:13 - 解释局部重绘的工作流,包括differential diffusion和其他节点的使用
32:01 - 演示如何进行局部修改,如改变衣物颜色和添加文字
03:50 - 讲解在FLUX系统中搭建ControlNet工作流的步骤
10:15 - 展示不同ControlNet模型生成的图像效果,并讨论其优缺点
15:20 - 解决观众遇到的技术问题,如UNETLoader报错
21:40 - 探讨FLUX生态系统的未来发展趋势,提到新模型NF4和GGU
FLUX原模+VAE:https://www.liblib.art/modelinfo/8dfd5ff599b7461f9924606eddfdb96a?from=search
FLUX FP8模型:https://www.liblib.art/modelinfo/de40ff8932564*****1bb54e3d8d9df6?from=search
FLUX NF4模型:https://www.liblib.art/modelinfo/0175a2f9826d4c3a9335380940f87f58?from=search
FLUX GGUF模型:https://huggingface.co/city96/FLUX.1-dev-gguf/tree/main
FLUX CLIP模型:https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/tree/main
FLUX Lora模型:https://huggingface.co/XLabs-AI/flux-lora-collection/tree/main
FLUX Controlnet模型:
Hed:https://huggingface.co/XLabs-AI/flux-controlnet-hed-v3/tree/main
Depth:https://huggingface.co/XLabs-AI/flux-controlnet-depth-v3/tree/main
Canny:https://huggingface.co/XLabs-AI/flux-controlnet-canny-v3/tree/main
GGUF节点包:https://github.com/city96/ComfyUI-GGUF
NF4节点包:https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI_bitsandbytes_NF4
Xlabs节点包:https://github.com/XLabs-AI/x-flux-comfyui
以上所有模型整合+教学工作流+FLUX关键词】:https://pan.quark.cn/s/577933c072ee
本期视频主要对比了AI绘画软件Midjourney和Stable Diffusion的费用、功能、硬件需求、开源闭源特性、控制性、图片质量和上手难度,帮助观众选择适合自己的软件。
大家好,我是言川。本期文章是2024年的第一篇文章,也是2023年农历的最后一篇文章。截至这篇文章完成时,距离春节也只有最后一周的时间了,我无法单独向支持我的朋友们传达祝福之意。所以在本篇文章的开头,向大家说一些祝福之词
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