4位量化nunchaku,跑Fulx和fp8几乎无差别,显存大幅降低,支持多 lora, controlnet
这里为了帮助大家更好地掌握 ComfyUI,分享一套字节大佬整理的ComfyUI工作流集合,其包含了很多好玩有趣,但又有点复杂的工作流节点和json配置。
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涵盖了 Stable Scascade、3D、LLM+SD、Portrait Master、SVD 等相关类别的工作流,共计15个类目38项工作流。这些都放在了下方卡片,需要的点击免费获取:
对于初学者来说,最佳的学习方法是以这些现成的工作流为模板,一步步地复刻并理解它们。
通过观察和分析别人的工作流,你可以学习到各种节点搭建的技巧和方法。随着理解的深入,你将能够根据自己的需求创新和搭建属于自己的工作流。
希望本文能帮助你有效地提升你的设计效率和创造力。
对于从来没有接触过AI绘画的同学,我已经帮你们准备了详细的学习成长路线图。可以说是最科学最系统的学习路线,大家跟着这个大的方向学习准没问题。
这份完整版的AI绘画资料和SD整合包已经打包好了,需要的点击下方插件,即可前往免费领取!
GitHub 主页:
https://github.com/mit-han-lab/nunchaku
ComfyUI 节点:
https://github.com/mit-han-lab/ComfyUI-nunchaku
需要下载最新 nunchaku-0.2.0 相应版本安装:
https://huggingface.co/mit-han-lab/nunchaku/tree/main
其他和正常 ComfyUI 节点一样正常安装使用. 基于 Flux 的 Lora 都正常使用.
- lora:
canny lora:
depth lora:
- controlnet:
- 重绘:
- 扩图:
- redux:
- 老照片修复又可以重新优化了, 之前 24g 显存都吃力, 现在16g 就可以非常轻松跑起来. 还可以加更多处理节点进行优化.
这份完整版的工作流已经上传CSDN,朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费
】
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