山の深くに眠る巨人がいて、人類を助けるか破壊をもたらすかの力を持っています…

コロッサスが立ち上がる…

SDXLシリーズの後、次はこのプロジェクトのFLUXシリーズです。今回はゼロから訓練しました。自分の画像を使用しました。自分のschnell FluxモデルDemonFlux/Colossus Project schnellとSDXL Colossus Project 12をリファイナーとして作成しました。

このSD Flux-Checkpointはほぼすべてを生成可能です。Colossusは非常にリアルな写真、アニメ、アートに優れています。

気に入ったらフィードバックをお願いします。サポートしたい方はこちらからも可能です。Fluxモデルを訓練可能なPCを構築するためにかなりの投資をしました。訓練やテストには多くの時間と電気も必要です。

https://ko-fi.com/afroman4peace

バージョンV12「Hephaistos」

このチェックポイントを公開することは嬉しい反面、悲しくもあります。V12はこのシリーズの最後のチェックポイントとなります。主な理由は今後のEUのAI法規制とFlux .1 DEVのライセンスに関係しています。皆さまのサポートに感謝します！この1年間多くの時間をこのプロジェクトに費やしました。今は別のプロジェクトへ進む時です。

ともかく、シリーズを良い形で締めくくります…

V12はV10B「BOB」に基づきながら、このシリーズの最高のパーツを統合して作られました。（新たなマージメソッドで1時間半かけて合成し、128GBのRAMをフルに使いました）。顔や肌のテクスチャもV10より向上。目はよりリアルで生き生きしています。

ぜひ試してフィードバックをください。「遅い」インターネット接続のため、まずFP8_UNETをアップロードし、その後FP8「all in one」版、FP16_unet、FP16_BEHEMOTHを順に公開します。int4とfp4への変換も試みます（成功を祈ってください）。

いつものようにV12についてのフィードバックをお待ちしています。

バージョンV12「Behemoth」(AIO)

この「all in one」モデルはV12シリーズの最高峰で、もちろんサイズも最大です :-)

BehemothはカスタムのT5xxlとClip_lがモデル内部に組み込まれています。品質重視の方に最適なチェックポイントです！

バージョンV12 FP4/int4

NunchakutechのMuyang Li氏に感謝します。V12の量子化を行いました。https://huggingface.co/nunchaku-tech と彼らの素晴らしいnunchakuに感謝します！

このバージョンは品質と速度の両立で驚異的です。

注意！

FP4とint4の2つのバージョンがあります。FP4はNvidia 50xxシリーズGPU専用、int4は40xx以下でも動作します（最低20xxシリーズのGPUが必要です）。

両方のバージョンは以下から直接ダウンロード可能です：https://huggingface.co/nunchaku-tech/nunchaku-flux.1-dev-colossus

インストールガイドとワークフロー

簡単なインストールガイドと進行中のワークフローを紹介します。

https://civitai.com/articles/17313

ワークフローの詳細ガイド

https://civitai.com/articles/17358

Nunchaku用の新しいワークフローはまだ作成中なので、以下のワークフローはWIP(作業途中)です。週末に詳細な記事を追加予定です。

バージョンV12 FP16_B_variant

深夜2時の小さなミスで「間違った」チェックポイントをアップロードしてしまいました。非常に実験的で公開目的ではありません。十分にテストされていませんが、ショーケース作成時は良好なパフォーマンスでした。標準版より良いかもしれません。

アジア系の顔に寄った傾向があります。副プロジェクトとの混合をテストしたためです。このチェックポイントの体験を教えてください :-)

バージョンV12 AIO FP8

このバージョンはV12のすべてを一つにまとめた版です。全てのclipsが内部に組み込まれており、カスタムclip_l付きFP8_unetと同じ出力を提供します。

バージョンV12 GGUF Q5_1

リクエストで作成されたバージョンです。品質は悪くありません。

バージョンV10B「BOB」

V10の代替版で、V10のFP8版を改善するために作成しました。FP8版は一般的により正確で色も良いです。最近はあまり時間がなく（リアルライフ優先）、公開が遅れました。こちらの方が好みなら教えてください。FP16版「BOB」もあります。フィードバックに応じてint4版も検討します。

ワークフロー：

V12とV10のワークフローはこちら：https://civitai.com/articles/17163

バージョンV10_int4_SVDQ「Nunchaku」

最初にtheunlikely https://huggingface.co/theunlikelyへ感謝します。FP16_Unetをint4_SVDQに変換してくれました。ページを訪れていいねをお願いします。

このバージョンはほぼFP8版と同等です。普通のモードでもワークフロー内で2〜3倍速く動作します。「高速モード」では3090tiで約19秒で2MP画像をレンダリング可能です。

SVDQ「Nunchaku」とは？

この新しい量子化方式はFluxモデル（ここではネイティブFP16モデル）を24GBから約6.7GBに縮小可能にします。それだけではなく、ほとんど品質を落とさずこれまでより高速に生成が可能です。32GB_Behemothとの違いは小さいですが、あちらはより多くのVRAM/RAMが必要です。

詳細は以下を参照：https://github.com/mit-han-lab/ComfyUI-nunchaku?tab=readme-ov-file

インストール：ワークフロー/インストールガイドはこちらへ：https://civitai.com/articles/15610

バージョンV10「Behemoth」(FP16_AIO)

これはまだ実験的なバージョンです。主な焦点はよりリアルな結果の獲得でした。また「Flux Lines」を減少させることに成功しました。このモデルはColossus Project V5.0_Behemoth、V9.0、そして「Ouroborus Project」と呼ぶ別のプロジェクトに基づいています。

FP16版は非常に安定しています。FP8版もまもなく公開予定で、こちらも良好ですが安定性は劣ります。

実験して感想を教えてください。

楽しく作成してください :-)

バージョンV9.0：

なぜV9.0なのかを説明します。

最近新しいアパートに引っ越しましたが、インターネット回線の問題で実質的に接続がありませんでした。その間、PCを稼働させていたため多数のチェックポイント（ほとんど不完全なもの）を生成しました。かなり良いV8版もありますので公開検討中です。

変更点：

V5.0の最高の結果を取り込みつつ、新しい顔や肌のテクスチャ、足と脚の解剖学トレーニングを行いました。V5.0版では頭や足が切れてしまうことがありましたが、これを改善できたと思います。

さらに自分の風景画像で追加訓練しました。引っ越しの最中にも訓練しており、総計約2週間の計算時間をかけています。電気代は時間あたり約25セントかかっています。

気に入っていただければ幸いです。応援していただけるなら素敵な画像の投稿やBuzz、Ko-fiでのチップも歓迎します。

感想を教えてください :-)

バージョン5.0：

V5.0は実質的にV4.2とV4.4（まもなく公開予定）をベースにしています。肌のディテールや解剖学の追加訓練を行い、主に手や乳首の問題を修正しました。顔のディテールは大幅に向上し、一部の小さなFluxラインも修正しました。

全体的にこのバージョンはV4.2よりリアルで、細部も良くなっています。V4.2同様、ハイブリッドのデディスティルモデルで、同じ設定で使用可能です。

新しいワークフローも導入しています：https://civitai.com/articles/11950/workflow-for-colossus-project-flux-50

V4.2やV2.1と比較して感想をお聞かせください。

バージョン4.4「Research」：

完成のために追加したバージョンで、V4.2よりややリアルで、V5.0のベースにもなっています。使ってみてください。V5.0やV4.2のワークフローも使えます。

バージョン4.2：

このバージョンはDemoncore FluxとColossus Project Fluxのさらなる発展形です。より安定した結果、良い肌テクスチャ、良い手、多様な顔を目標にしました。部分的にDemoncore Fluxのハイブリッドモデルとして訓練し、乳首やNSFWも少し強化しました。V4.2がV2.1より好みなら教えてください :-)

公開用画像はSDXL解像度または2MP解像度（例1216x1632）のネイティブ画像を使用しました。このモデルはより高解像度にも対応可能で、2500x2500までテスト済みですが約2000x2000推奨です。

設定は約30ステップ、2〜2.5のCFGを推奨します。自分は主に2.2か2.3を使用し、ショーケース画像はDPM++ 2MとSimpleスケジューラーを利用しました。

クリスマス前で時間があまりないため、バージョンは追って追加予定です。

設定

近々より新しい専用のComfyワークフローを追加予定です。現状は公開ショーケース画像を自由に使用してください。

「All in One」バージョンはForgeでも良好に動作します。

基本的にはバージョン2.1と同じ設定で動作します（以下参照）。

20〜30ステップ、CFG約2.2を推奨します。

バージョン2.1_de-distilled_experimental (MERGE)

このバージョンはまったく異なり、通常のFluxモデルとは動作が違います！

実験的なマージで、自分の2.0バージョンとデディスティル版https://huggingface.co/nyanko7/flux-dev-de-distillの組み合わせです。偶然の産物ですが、詳細は驚異的で、プロンプトに非常によく沿います。今後はデディスティルモデル単独での訓練も試みる予定です。このモデルは非常に実験的なので、問題があれば報告ください。良い画像や悪い画像の投稿も改善に役立ちます。2.0バージョンも試して、どちらが合うか教えてください。

注意！

通常のFluxワークフローはこのバージョンでは動作しません。専用ワークフローのダウンロードが必要です！

自作の対処も可能ですが、荒れた画像は責任を負いかねます。また非常に実験的なモデルであり、以下の欠点もご理解ください。

このチェックポイントの長所と短所：

• 非常に詳細な画像を生成可能ですが、その分通常のFluxチェックポイントより遅いです。一方で追加のアップスケールが不要な場合が多いです。Flux Guidanceではなくcfgスケールを使用するため、標準ワークフローでは動作しません。

• ネガティブプロンプトが使用可能です！不要な要素を画像から除去できます。

• 時折アーティファクトが発生することがあります。単純なアップスケールで解決可能かもしれません（現在対応中）。例を示しますが、特定のシードでのみ発生します。更新：これはモデル自身の問題ではなくワークフローの問題で、修正中です。発生した場合は最初のアップスケールを1.2ではなく1.14に設定してみてください。

  

  

設定とワークフロー V2.1：

こちらにワークフローがあります：https://civitai.com/articles/8419

設定：通常のFluxとは異なりFlux Guidanceスケールは不要で、代わりにcfgを使います。自分は主に3のcfgを使っていますが画像によっては低めも必要です。

Flux Guidanceスケールはオフが重要です。

ワークフローを使わずとも30ステップ、2-3のcfgで動作を確認済みです。Forgeの設定にもなるかもしれません。試してみてください。

ネガティブに「blurry」という単語を入れることを推奨します。

サンプラーとスケジューラー：

以下の動作するサンプラーを選択可能です：

Euler、Heun、DPM++2M、deis、DDIMが良好に動作します。

スケジューラーには「simple」をよく使っています。

より良い設定があれば教えてください.. :-)

ForgeにはAIOモデルを推奨します。例を示します。

バージョン2.0_dev_experimental

これは実験的なバージョンです。より一貫性と高速化を目指しました。いくつかの追加自作Loraを訓練し、特殊な方法（Tensor merge）でマージしました。Attention Seekerで改変したカスタムT5xxlもあります。ByteDanceのHyper Flux loraも統合しました。これにより作業領域が移動しています。メインタイトル画像を示します。

16ステップ V 2.0

30ステップ V 1.0

欠点：

まず、このバージョンは前回より少し大きいです。次にUnetのみ版も作成予定です。完成したら更新します。

設定とワークフロー V2.0：

モデルはより少ないステップで動作します。16ステップは旧モデルの30ステップに相当します。

それでも品質向上のため20〜30ステップ推奨です。

サンプラー：EulerとSimpleスケジューラーを好みます。ガイダンスは1.5-3の範囲で調整可能（範囲外も試してください）。1.8のガイダンスはリアル画像で良好です。他のサンプラーも良好に動作します。DPM++2MとHeunもおすすめです。

ワークフロー 2.0：

V2.0とV1.0用の新しいワークフローを作成しました。Flux Prompt Generatorを導入し、第2アップスケールステージも動作しています。https://civitai.com/articles/7946

Forge:

Forgeでもこのモデルをテストし、良好に動作しました。ただしComfy UIとForgeでは画像結果に差異がある場合があります。

バージョン1.0_dev_beta：

このモデルはシリーズ初のエントリーです。フィードバックや画像投稿でプロジェクトの改善にご協力ください。複数のバージョンがありますが、品質面で最良はFP16版です。巨大なサイズで強力なGPUと多くのRAMを必要とします。FP8版は品質と性能のバランス良好な解決策と考えています。GGUF版はQ8_0をダウンロードしてください。GGUF Q4_0/4.1はリクエスト版でサイズは小さいですが若干品質が劣ります。

基本的にモデルには単一ファイルの「All in one」版があり、Clip_l、T5xxl fp8、VAEが組み込まれています。（下記参照）チェックポイントフォルダに配置してください。

別にUNETのみ版もあり、その場合は全ファイルを別々に読み込む必要があります。

いずれの場合もclip_Lをダウンロードし、正常に動作させる必要があります。

FP8版はfp8_e4m3fn t5xxl clipを使用してください。FP16版はFP16 clipを使用し、デフォルトのweightタイプを選択します。（下画像はfp8版の例）

GGUF版にはGGUFローダーが必要です！

現在のV1.0に関する既知の事項：

シリーズ初版なので一部のプロンプトやスタイル（アートなど）に苦戦するかもしれません。次バージョンで更なる訓練を行う予定です。苦手な点を教えてください。

設定とワークフロー：

約30ステップ、Euler、Simpleスケジューラーでテストしています。ガイダンスは1.5-3で調整可能（範囲外も試してください）。

1.8のガイダンスはリアルな画像で良好です。

設定を自由に試し、良い結果が得られたら共有してください。

ショーケース画像を訓練データとして追加しています。Comfy用のワークフローを含みます。ダウンロードはこちら：https://civitai.com/articles/7946

「All in one」モデル：

UNETのみ版：

Clip_L（約240MB）もダウンロードする必要があります。

GGUF：GGUF用ワークフローはこちらに追加しました：https://civitai.com/articles/7946

重要：

開発版モデルは商用利用を目的としていません。そのため「schnell」モデルは別の場所で公開予定です。個人または科学用途向けです。

ライセンス：

https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-dev/blob/main/LICENSE.md

クレジット：

theunlikely https://huggingface.co/theunlikel (再度感謝します)

バージョン2.1/V4.2/5.0: nyanko7によるFlux_dev_de-distill

https://huggingface.co/nyanko7/flux-dev-de-distill

V2.0より：ByteDanceのHyper Lora https://huggingface.co/ByteDance/Hyper-SD

Black Forrestの素晴らしいFluxモデルに感謝 https://huggingface.co/black-forest-labs