Versione V3.0-Krea:

Il modello Flux.1-Dev-Krea ha migliorato lo stile artistico e la capacità di fotografia realistica del modello Dev, ma la chiarezza e l'estetica dei ritratti si sono indebolite, soprattutto la compatibilità con il Lora addestrato sul modello Dev originale è molto scarsa. Questa V3.0-Krea conserva i principali punti di forza del modello Krea, migliorando la chiarezza dell'immagine e la compatibilità con il Lora del modello Dev originale, ma il miglioramento nella compatibilità LoRA è minimo e non ideale, che è un aspetto deludente di questa versione, si prega di scaricarla con cautela.

Flux.1-Dev-Krea has improved the artistic style and realistic photography ability of the Dev version model, but the clarity and aesthetics of portraits have weakened, especially with poor compatibility with Lora trained on the original Dev model. The V3.0-Krea retains the main features of the Krea model, improves image clarity, and enhances compatibility with the Lora, but the Lora compatibility is improved minimal and not ideal, which is a disappointing aspect of this version. Please download cautiously.

Si raccomanda di utilizzare GNER-T5-XXL invece di T5-XXL per una migliore capacità di comprensione del prompt, puoi scaricarlo da https://civitai.com/models/1888454 o dal mio HF Repo.

Recommended to use GNER-T5-XXL instead of T5-XXL for better prompt understanding capabilities, you can download it from https://civitai.com/models/1888454 or my HF Repo.

Alcune immagini di esempio (Some example image) :

Uso del modello:

Combinazione base: deis+simple / euler+beta, puoi provare combinazioni diverse.

Basic: deis+simple / euler+beta, You can try more different combinations.

Also on Huggingface.co

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Versione V3.0-PAP:

v3.0-PAP: modello base ottimizzato per ritratti e fotografia artistica. Il modello è stato specificamente ottimizzato per composizione, luce e ombra, nonché per la forma del viso orientale, rafforzando ulteriormente la sensibilità e l'adattabilità del modello del viso.

Rispetto al modello Dev originale, questa versione è più realistica e più varia per etnia e forma del viso, gli esempi del modello del viso provengono dai modelli LoRA degli autori seguenti, grazie!In caso di violazione, verrà rimossa su richiesta.

Modello base ottimizzato per ritratti e fotografia artistica. Il modello è stato specialmente ottimizzato in composizione, luce e ombra, forma del viso orientale per rafforzare la sensibilità e l'adattabilità del modello del viso.
Rispetto al modello Flux.1 Dev originale, questa versione è più realistica e ricca in termini di etnia e forma del viso, gli esempi di disegni del modello del viso provengono dai modelli LoRA dei seguenti autori, grazie in anticipo! In caso di violazione, sarà notificato e rimosso immediatamente.

https://civitai.com/user/el_fluppe

https://civitai.com/user/wolfcatz

https://civitai.com/user/seanwang1221

https://civitai.com/user/nawusijia

Guida semplice all'uso del modello:

Composizione base: deis+simple / euler+beta; per più rumore: ddim/dpm_2/dpmpp_2+beta/beta57/sgm_uniform; per più dettagli e immaginazione: heunpp2+ddim_uniform; ingrandimento: UltimateSDUpscale/TTP; effetti pellicola: aggiungere LUT (35mm/AGAF/Kodak); oppure la migliore combinazione di test in base al tuo ambiente. passi 20-30. Flusso di lavoro indicato nell'immagine di esempio.

Basic: deis+simple / euler+beta; More noise: ddim/dpm_2/dpmpp_2+beta/beta57/sgm_uniform; More detail, more imaginative: heunpp2+ddim_uniform; Upscaler: UltimateSDUpscale/TTP; Film effects: add LUT (35mm/AGAF/Kodak); Or the best combination of tests based on your own environment. steps 20-30。 The workflow is shown in the example POST image.

Also on Huggingface.co

Un interessante esempio di controllo modello viso LoRA (An interesting face model LoRA control sample):

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DedistilledMixTuned Dev V3.0:

Grande aggiornamento per l’Anno del Serpente del calendario lunare cinese!

La versione 3.0 del modello è completamente aggiornata, probabilmente è il modello con le capacità più bilanciate nell'attuale gamma di modelli Flux Dev, con la compatibilità LoRA, il realismo, la qualità delle immagini e la creatività artistica più vicini al modello Flux Pro. (Per facilitare la valutazione e il confronto, i seed di questo modello sono allineati con quelli del modello Dev originale)

Versione 3.0 completamente aggiornata, potrebbe essere il miglior modello tra i modelli Flux Dev attualmente disponibili. Presenta un ottimo equilibrio di capacità del modello, compatibilità LoRA, realismo, qualità dell'immagine e creatività artistica, il tutto molto vicino al modello Flux Pro. (Per valutazioni e confronti, i seed del modello sono praticamente allineati con quelli del Dev originale)

Guida all’uso della versione V3.0:

Il modello utilizza una tecnica di fusione stratificata per rimuovere le interferenze da de-distillazione, è completamente compatibile con il modello Flux.1 Dev originale, ed ha una maggiore sensibilità al peso LoRA. Per risoluzioni 1024x1024 o inferiori si consiglia euler/deis + normal/beta/simple, mentre per immagini da 1024 a 2048 si consiglia ddim/dpm_2/dpmpp_2m/heunpp2 + ddim_uniform/beta.

Dettagli migliorati: dpmpp_2m+beta, massima artisticità: heunpp2+ddim_uniform

Consigliato: KSampler, 20-30 passaggi. Per il flusso di lavoro consultare l’immagine: https://civitai.com/images/53432419

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DedistilledMixTuned Dev V2.0:

Regalo di Capodanno 2025! Dopo oltre un mese di lavoro, la versione V2.0 è stata interamente aggiornata partendo dalla v1.0, raggiungendo un nuovo equilibrio nella resa dei dettagli, velocità di generazione, compatibilità LoRA, armonia tra luce e ombra grazie a un realismo fotografico.

2025 New Year Gift! More than a month of training and fine-tuning, The V2.0 version has been upgraded based on v1.0, and has reached a better balance in detail reflection, drawing speed, LoRA compatibility, light and shadow harmony with photorealistic realism.

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DedistilledMixTuned Schnell V1.0:

Probabilmente il miglior modello Schnell a rapida generazione (4-8 passaggi) basato su Flux.1 Schnell, che segue lo stile compositivo dell'originale Flux Schnell, con ottima capacità di interpretazione del prompt e il miglior bilanciamento tra qualità dell'immagine, dettagli, realismo e varietà di stile, open source e utilizzabile commercialmente.

Solo 4 passaggi, il modello potrebbe raggiungere il miglior equilibrio in termini di qualità immagine, dettagli, realismo e diversità di stile rispetto ad altri modelli sintonizzati Flux.1 Schnell. Eccellente capacità di seguire il prompt e lo stile originale Flux.

Basato su FLUX.1-schnell, fusione di LibreFLUX, affinato con ComfyUI, Block_Patcher_ComfyUI, ComfyUI_essentials e altri strumenti. Si consigliano 4-8 passaggi, di solito 4 passaggi vanno bene. Migliorata notevolmente qualità e realismo rispetto ad altri modelli Flux.1 Schnell.

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DedistilledMixTuned Dev V1.0:

Probabilmente il miglior modello Flux a rapida generazione (meno di 10 passaggi), fedele allo stile Flux.1 Dev originale, con ottima capacità di interpretazione prompt, migliore qualità immagine e dettagli superiori al modello Flux.1 Dev, avvicinandosi molto al modello Flux.1 Pro.

Probabilmente il miglior modello qualità per passaggi da 6 a 10, supera in alcuni dettagli il modello Flux.1 Dev e si avvicina al modello Flux.1 Pro, con ottima capacità di seguire il prompt e lo stile originale Flux.1 Dev.

Basato su Flux-Fusion-V2, fusione di flux-dev-de-distill, affinato con ComfyUI, Block_Patcher_ComfyUI, ComfyUI_essentials e altri strumenti. Raccomandati 6-10 passaggi. Qualità molto migliorata rispetto ad altri modelli Flux.1.

File modello quantizzato in versione GGUF Q8_0 / Q5_1 / Q4_1, testato e fornito insieme, non saranno pubblicate altre versioni quantizzate. Se necessario, gli utenti possono scaricare il modello fp8 e quantizzarlo autonomamente seguendo le indicazioni.

File modello quantizzato GGUF Q8_0 / Q5_1 / Q4_1, testato e caricato contemporaneamente; una quantizzazione eccessiva perde i vantaggi di questo modello veloce e preciso, quindi non saranno fornite altre versioni quantizzate; puoi scaricare il modello FP8 e quantizzarlo seguendo i suggerimenti seguenti.

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Consigliato:

Le versioni UNET (solo modello) necessitano di Text Encoders e VAE; consiglio l'uso del seguente CLIP e modello Text Encoder per una migliore guida del prompt:

• Long CLIP: https://huggingface.co/zer0int/CLIP-GmP-ViT-L-14/blob/main/ViT-L-14-TEXT-detail-improved-hiT-GmP-TE-only-HF.safetensors

• Text Encoders: https://huggingface.co/silveroxides/CLIP-Collection/blob/main/t5xxl_flan_latest-fp8_e4m3fn.safetensors

• VAE: https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-schnell/tree/main/vae

• Versione GGUF: è necessario installare i nodi con supporto modello GGUF, https://github.com/city96/ComfyUI-GGUF

Flusso di lavoro semplice: un flusso di lavoro molto semplice come sotto, non richiede nodi Comfy personalizzati (per la versione GGUF utilizzare il nodo UNET Loader(GGUF) di city96):

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Eliminare l’oleosità della distillazione, ritornare all’essenza del modello, dedicato a creare il miglior modello base Flux!

Wash away the distillation and return to the original basic.

Se il modello ti soddisfa, per favore pubblica le tue immagini qui, grazie!

If you feel the model is good for you, please post the image here, thanks a lot!

Ringraziamenti a:

https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-dev, un ottimo modello open source T2I sotto licenza FLUX.1 [dev] Non-Commerciale.

https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-schnell, un ottimo modello open source T2I con licenza apache-2.0.

https://huggingface.co/Anibaaal, Flux-Fusion è un buon modello mixato e ottimizzato.

https://huggingface.co/nyanko7, Flux-dev-de-distill è un ottimo progetto sperimentale! Grazie per gli script inference.py.

https://huggingface.co/jimmycarter/LibreFLUX, modello FLUX de-distillato gratuito, versione Apache 2.0 di FLUX.1-schnell.

https://huggingface.co/MonsterMMORPG, Furkan condivide molti corsi di test e ottimizzazione modello Flux.1, incluso test speciali per i modelli de-distillati.

https://github.com/cubiq/Block_Patcher_ComfyUI, il patcher sampler del blocco Flux di cubiq mi ha permesso di fare molti test per capire come i parametri del blocco Flux.1 influenzano la generazione delle immagini. Il suo ComfyUI_essentials include un nodo FluxBlocksBuster, che facilita la regolazione dei valori dei blocchi. Un ottimo lavoro!

https://huggingface.co/twodgirl, condivide gli script per la quantizzazione del modello e i dataset di test.

https://huggingface.co/John6666, condivide gli script di conversione modello e le raccolte di modelli.

https://github.com/city96/ComfyUI-GGUF, supporto nativo per modelli GGUF quantizzati.

https://github.com/leejet/stable-diffusion.cpp, fornisce script di conversione modelli GGUF in C/C++ puro.

Attenzione: per facilitare la conversione a GGUF Q5/Q4, puoi usare lo script https://github.com/ruSauron/to-gguf-bat, scaricalo e mettilo nella stessa cartella del file sd.exe, poi trascina il file modello fp8.safetensors sul file bat in Explorer, si aprirà una finestra CMD e segui il menu per convertire il modello desiderato.

LICENZA

I pesi sono soggetti alla licenza Non-Commerciale FLUX.1 [dev].