Moxie Flux1 DS - v1.1 DS 4ステップ
ハイライトされた画像
推奨プロンプト
and augmented mechanical enhancements
推奨パラメータ
samplers
steps
cfg
resolution
vae
ヒント
Fluxモデルは他のFluxバージョンやLoRAとマージして、多様性と速度を向上させることができます。
ガイダンス値は約3から3.5、ステップ数は8から22の範囲で使用するのが最適です。
Nvidiaの4060や3060を含む12GB～16GBのVRAMを持つGPUでの動作が確認されています。
バージョンのハイライト
v1.1
これはAbdallahAlswa80の2つの高速モデル、Speed FP8 (e4m3fn) DとSpeed FP8 (e5m2) Sの50/50マージです。
v1.7S
Moxie Flux 1 DS v1.5S（前のバージョン - 高い割合）
v1.7D
Moxie Flux 1 DS v1.6（前のバージョン - 高い割合）
v1.6D
v1.5S
v1.5D
最初のマージ
2回目のマージ
C4PACITOR v.d_v2（高い割合）
1.4
これはMoxie Flux Fusion、f16 e5m2 バージョンの「新しいベース」です。このベースは『失敗』する試行が多い（おそらくステップ数を増やしガイダンスを調整した方が成功率が高い）と感じます。私はガイダンスを3～3.5、ステップを22で使用しています。ただし、他のfluxモデルとは異なるユニークな画像が生成され、素晴らしい画像を作り出します。Moxie Fusion Flux v1.35との組み合わせも優れており、純正モデルからの良いバリエーションを提供します。
最初のマージ
2回目のマージ
Dev2Pro（ほんの少量使用。LoRAを作成したり、時々アップスケーラーとしても使用）
1.3
これはMoxie Flux Fusionの『新しいベース』、f8バージョンです。
最初のマージ
2回目のマージ
3回目のマージ
最初の2つのマージの合成
4回目のマージ
Flux1.D＆Flux1.S 8ステップ
これはFlux Dev/Schnell（UNET、fp8、e4m3fn）の完全集合チェックポイントで、ByteDance Hyper-FLUX Acceleration LoRAとマージされています。デュアルクリップとVAEが含まれている完全なチェックポイントです。別の場所にあると思われますが、見つからなかったためアップロードしています。
「完全版」と肩を並べるクオリティだと感じています。テストによく使います。明らかに8ステップは20ステップより高速です。別のアップロードを探しましたが、最終的に断念して自分でアップロードしました。
v1.1
これはAbdallahAlswa80の2つの高速モデル、Speed FP8 (e4m3fn) DとSpeed FP8 (e5m2) Sの50/50マージです。4ステップで画像を生成します。詳しくはサンプル画像のメタデータを参照してください。
v1.0
他にもFlux.1 DやSのマージがありますが、実際に「単独の」チェックポイントはありません。したがって、これを作成しました。4060 16GBと3060 12GBのGPUで問題なくテスト済みです。
Adel_AIはFluxの使用を大幅に簡素化するチェックポイントをいくつか作成しており、1つのファイルをダウンロードしComfyUIのチェックポイントフォルダに配置するだけで利用可能です（私のワークフローの参照はこちら）。
これは単にAdel_AIの2つのFlux1チェックポイント、Flux1.D 16GbとFlux1.S 16Gbの50/50マージです。以下は彼のページからの抜粋で、更に詳しい情報を提供しています。
モデルコレクション - Moxie Flux1 DS
「Moxie Flux1 DS - v1.1 DS 4ステップ」による画像
基本モデル画像
flux画像
