FAST Flux for low VRAM GPUs with Highest Quality. Installation, Tips & Performance Comparison.

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19 Aug 202415:37

Summary

TLDR本视频介绍了FLUX模型在图像生成方面的高性能，尽管其体积庞大，但通过GGUF格式量化，使得在显存较低的GPU上也能实现高效能。视频详细讲解了如何在ComfyUI上安装GGUF加载器，并展示了不同量化模型的性能对比。通过实验，发现在低分辨率下，量化模型的性能显著提升，且与原始模型相比，加载时间更短。此外，还探讨了不同文本编码器对图像生成结果的影响，并鼓励观众尝试新模型，同时期待性能更新和量化Lora的完善。

Takeaways

🌟 FLUX模型是用于图像生成的新型模型，提供极高的画质但体积庞大。
🔧 GGUF是一种量化模型的格式，可以显著减小模型大小，已被Meta的Llama等项目采用。
💻 ComfyUI现在支持FLUX的GGUF量化模型，包括最小的4GB模型，无需额外的位扩展。
📹 视频提供了如何在ComfyUI上安装FLUX和GGUF加载器的指导。
🔗 ComfyUI的GitHub页面提供了GGUF扩展的链接，该扩展为原生Comfy模型带来量化支持。
🎨 FLUX模型适合量化，对低端GPU友好，有助于在低VRAM的GPU上实现高性能。
🛠️ 安装GGUF扩展需要更新ComfyUI，并根据系统类型（Windows便携版、AMD GPU的ZLUDA环境）进行特定操作。
🔄 下载并使用FLUX的GGUF模型，需要将模型文件放置在ComfyUI的指定目录下。
🖼️ 通过替换模型加载节点，可以在ComfyUI的工作流中使用GGUF模型进行图像生成。
📈 视频展示了不同分辨率和模型配置下的性能数据，以及量化模型在不同情况下的表现。
🔍 视频作者发现，在低分辨率下，新的量化模型（q8o和q4o）的性能有显著提升，而fp8模型的性能提升并不明显。

Q & A

FLUX模型是什么，它在图像生成方面有哪些特点？
-FLUX模型是一种新型的图像生成模型，它提供了极高的图像质量和非常大的模型尺寸。
什么是GGUF格式，它在模型压缩方面有什么优势？
-GGUF是一种用于量化模型的格式，它能够显著减小模型的体积，同时保持较高的性能，被Meta的Llama等项目使用。
ComfyUI是什么，它与FLUX模型有什么关系？
-ComfyUI是一个用户界面，现在支持FLUX模型的GGUF格式，允许用户在低VRAM的GPU上也能使用高质量的FLUX模型。
如何在ComfyUI上安装GGUF扩展？
-首先需要更新ComfyUI，然后在ComfyUI的安装目录下运行特定的命令来安装GGUF扩展。对于AMD GPU用户，还需要在ZLUDA环境中安装GGUF扩展。
如何将GGUF模型集成到ComfyUI的工作流程中？
-需要在ComfyUI的工作流程中添加一个新的模型加载器节点，用以替代旧的扩散模型加载器，并按照指示连接好节点。
FLUX模型的量化版本有哪些，它们的体积大小如何？
-FLUX模型有多个量化版本，包括最小的4GB模型，以及其他不同大小的模型，如q4o模型小于7GB。
在ComfyUI中使用量化模型时，为什么需要考虑分辨率？
-分辨率会影响模型的VRAM使用量和生成图像的速度。在低VRAM的GPU上，降低分辨率可以提高性能和减少VRAM的使用。
在测试FLUX模型的性能时，为什么需要考虑模型的加载时间？
-量化模型由于体积更小，加载时间更短，这可能会影响性能测试的结果。如果不计入加载时间，不同模型的性能可能会更接近。
使用不同的文本编码器（如FP16和FP8）对FLUX模型的输出有什么影响？
-使用不同的文本编码器可能会影响图像生成的结果。如果生成的图像不符合预期，可以尝试更换文本编码器并重新生成。
对于低VRAM的GPU用户，如何选择FLUX模型的量化版本？
-对于低VRAM的GPU用户，建议从最小的量化模型开始尝试，并根据性能表现逐渐尝试更大的模型，直到找到适合自己硬件的版本。
GGUF模型的持续开发对用户意味着什么？
-GGUF模型的持续开发意味着用户可以期待性能的提升，新功能的加入，比如Lora支持，以及更多的量化模型选项。