FLUX NF4 | FLUX Görüntü Oluşturmayı Hızlandırın

FLUX, tarafından geliştirilen yeni bir görüntü oluşturma modelidir. Bu FLUX NF4 modeli lllyasviel tarafından oluşturulmuştur, daha fazla bilgi için ziyaret edin.

FLUX Hakkında

FLUX modelleri RunComfy'de önceden yüklenmiş olarak gelir, flux/flux-schnell ve flux/flux-dev olarak adlandırılmıştır.

• Orta Büyüklükte Bir RunComfy Makinesi Başlatırken: Bellek sorunlarından kaçınmak için flux-schnell, fp8 kontrol noktasını ve t5_xxl_fp8 klibini seçin.
• Büyük Boyutlu veya Üzeri Bir RunComfy Makinesi Başlatırken: Büyük bir kontrol noktası flux-dev, default ve yüksek bir klip t5_xxl_fp16 seçin.

Daha fazla bilgi için ziyaret edin:

FLUX NF4'e Giriş

FLUX NF4, Stable Diffusion iş akışlarında performans optimizasyonu için tasarlanmış özel bir model kontrol noktasıdır. Yazar lllyasviel tarafından geliştirilen bu model, geleneksel FP8 (Float 8-bit) modellere kıyasla çıkarım hızını önemli ölçüde artırmak ve bellek kullanımını azaltmak için NF4 (Normal Float 4-bit) kuantizasyonunu kullanır. FLUX NF4, özellikle NVIDIA RTX 3000 ve 4000 serisi gibi daha yeni GPU mimarilerinde verimliliği artırmayı amaçlayan bir dizi modelin parçasıdır. Model, daha doğru istemlerle görüntü oluşturma sürecini rafine eden "Distilled CFG Guidance" gibi gelişmiş özellikler içerir. RTX 4090 gibi üst düzey bir GPU'da, normal FLUX modeli bir görüntü oluşturmak için yaklaşık 50 saniye sürerken, FLUX NF4 sadece yaklaşık 13-14 saniye sürer. Bu, en üst düzey donanıma sahip olmayan daha geniş bir kullanıcı yelpazesine FLUX NF4'ü erişilebilir kılar.

ComfyUI FLUX NF4 Nasıl Kullanılır

1. Modeli Yükleme: CheckpointLoaderNF4

Bu düğüm, FLUX modelini (flux/flux1-dev-bnb-nf4-v2.safetensors) yükler. Model, üretilen görüntülerin davranışını ve özelliklerini kontrol eden temel çerçeveyi sağlayarak tüm görüntü oluşturma sürecine rehberlik eder.

2. Rastgele Gürültü Oluşturma: RandomNoise

Bu düğüm, görüntü oluşturma için başlangıç girişi olarak hizmet eden rastgele bir gürültü deseni oluşturur. Gürültü, nihai sonuca dönüştürülecek olan başlangıç noktası olarak işlev görür.

3. Model Örnekleme Flux: ModelSamplingFlux

ModelSamplingFlux düğümü, çözünürlük ve diğer parametrelere dayalı olarak modelin örnekleme davranışını ayarlar. Modelin çıktısını optimize eder, uygulanan dönüşümler sırasında görüntü kalitesinin korunmasını sağlar. Örnekleme davranışını ayarlamak istemiyorsanız, bu düğüm atlanabilir.

4. Görüntü Boyutlarını Ayarlama: PrimitiveNode (Genişlik ve Yükseklik)

Bu düğümler, görüntünün boyutlarını (genişlik ve yükseklik) tanımlar, genellikle 1024x1024 olarak ayarlanır. Belirtilen boyutlar, üretilen görüntünün çözünürlüğünü ve ayrıntı seviyesini etkiler.

5. CLIP Metin ile Koşullandırma: CLIPTextEncode (Olumlu ve Olumsuz)

CLIPTextEncode düğümleri, metin istemlerini görüntü oluşturma sürecine rehberlik eden koşullandırma verilerine kodlar. Olumlu istemler istenen özellikleri artırırken, olumsuz istemler istenmeyen özellikleri bastırır, böylece çıktının içeriği ve tarzı üzerinde kontrol sahibi olmanızı sağlar.

6. Flux Rehberliği Uygulama: FluxGuidance

FluxGuidance düğümü, koşullandırma verilerine bir rehberlik ölçeği (ör. 3.5) uygular. Bu ölçek, metin istemlerinin nihai sonuç üzerindeki etkisini ayarlar, üretilen çıktının ince ayarını yapmanıza olanak tanır.

7. Temel Zamanlayıcı ile Zamanlama: BasicScheduler

Bu düğüm, görüntü oluşturma sürecinin zamanlamasını yönetir, gürültüden nihai görüntüye geçişi kontrol eder. Zamanlama parametreleri, görüntünün oluşturulma sırasında ne kadar hızlı ve düzgün geliştiğini etkiler.

8. Özel Örnekleme: SamplerCustomAdvanced

Bu gelişmiş örnekleyici düğümü, gizli görüntüye ek dönüşümler uygulayarak görüntüyü rafine eder. Gürültü, rehber, örnekleyici, sigma ve gizli görüntü verilerini entegre ederek yüksek kaliteli bir çıktı üretir.

9. VAE'yi Kod Çözme: VAEDecode

VAEDecode düğümü, gizli görüntüyü VAE (Variational Autoencoder) kullanarak gerçek bir görsel görüntüye dönüştürür. Bu adım, soyut gizli uzayı görünür ve yorumlanabilir bir görüntüye çevirmek için kritik öneme sahiptir.

10. Görüntüyü Yükseltme: UpscaleModelLoader ve UltimateSDUpscale

UpscaleModelLoader, bir yükseltme modelini (ör. 4x-UltraSharp.pth) yükler ve UltimateSDUpscale düğümü bu modeli görüntü çözünürlüğünü artırmak için uygular. Bu adım, nihai görüntünün yüksek çözünürlüklerde bile keskin ve ayrıntılı olmasını sağlar.

Lisans

Lisans dosyalarını görüntüleyin:

FLUX.1 [dev] Modeli, Black Forest Labs. Inc. tarafından FLUX.1 [dev] Ticari Olmayan Lisans altında lisanslanmıştır. Telif Hakkı Black Forest Labs. Inc.

BLACK FOREST LABS, INC. HİÇBİR DURUMDA BU MODELİN KULLANIMINDAN KAYNAKLANAN HERHANGİ BİR TALEP, ZARAR VEYA BAŞKA BİR SORUMLULUKTAN, SÖZLEŞME, HAKSIZ FİİL VEYA BAŞKA BİR ŞEKİLDE SORUMLU TUTULAMAZ.