1. Dev FP16 :即FLUX dev的原版模型,可以本地部署的最好的模型,但最低需要16GB的显存 dev FP16下载地址 2. Dev FP8 :由FP16缩减而来的模型,与FP16生成效果相差很小,近几天更新了5em2版本,8GB显存+RAM32GB可以运行,本人亲测可行(4060,显存 8GB, RAM 32GB 运行FP8模型生成1024*1024图像时未达到GPU满载,RA...
文件列表 clip_l.safetensors ae.safetensors flux-ip-adapter.safetensors flux-hed-controlnet-v3.safetensors t5xxl_fp16.safetensors flux1-dev.safetensors model.safetensors flux-canny-controlnet-v3.safetensors flux-depth-controlnet-v3.safetensors clip_l.safetensors (234.74M) 下载反馈...
Flux不同显存适用模型 由于使用fp16生图不太实际,很快地就出现了Dev与Schnell的fp8版本。 如果有12GB以上的VRAM,Dev-FP8版本是一个可以考虑的选项,虽然相对耗时但效果更好。说明 如果你的4090可运行全精度DEV…
随后,回到项目的根目录,输入命令,启动ComfyUI服务: python3main.py--force-fp16 这里强制使用fp16精度用来提升性能。 程序返回: liuyue@miniComfyUI % python3 main.py --force-fp16 [START] Securityscan[DONE] Securityscan##ComfyUI-Manager: installing dependencies done. ** ComfyUI startuptime:2024-12-...
Flux大总结:5大模型fp16、fp8kijia、fp8org、nf4、gguf,3大插件,3种小模型lora、controlnet、ipadapter模型 4.3万 10 01:03 App 英伟达迷你超算被嘲:3000美刀只讲FP4算力,“不如买个游戏电脑” 1.2万 0 03:56 App 5080、5090显卡白买了?教你解决ComfyUI和Stable Diffusion的报错兼容性危机! 6917 1 17...
最新跳块加速模型,保持FP16最高出图质量!lite-8B-alpha-T8 Comfyui教程 03:26 (预览版)Ai进阶60-王牌VS王牌!Flux最新超速模式使用方式 VS SD3.5最新量化模型,测评对比,工作流搭建,模型下载分享-Comfyui教程 08:44 Ai进阶61-融会贯通!15秒出图Flux超速模式进阶测评!3种8步模型优劣及速度、权重,Lite 8B...
comfyanonymous committed Add Flux fp16 support hack. 1 parent6969fc9commit8115d8c File tree comfy ldm/flux layers.py supported_models.py 2fileschanged +9 -2 lines changed comfy/ldm/flux/layers.py +8-1 Original file line numberDiff line numberDiff line change ...
I got 2 separated safetensor files, from the original t5xxl from flux-dev huggingface repository. The flux-tuning script does not work when loading the model. Do I need to manually merge them into one safetensor file before training?
不带量化码的就是默认fp16的,22gb。应该是爆了显存 来自iPhone客户端4楼2025-05-05 12:52 收起回复 王动别情: 摆弄半天原来是虚拟内存的问题,不可以在内存盘上设虚拟内存,而且实体盘的虚拟内存要设得超大,最终才能顺利运行 2025-5-5 19:18回复 我也说一句 登录...
bf16, with some degradation in the former. Specifically, the details of the face may be slightly worse, but the layout is similar. If you want the best results of PuLID-FLUX or you have the resources, please use bf16 rather than fp8. We have included a comparison in the table below...