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Colossus Project Flux - v12_int4_SVDQ_nunchaku

陳嘉欣 (Chan Ka-yan)

7/29/2025

1:42:09 PM

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提示

使用負提示詞“模糊”（blurry）來提升圖像清晰度。

對 FP4/int4 版本：FP4 僅限 Nvidia 50xx 顯卡，int4 支持 40xx 及以下（需至少 20xx 系列 GPU）。

V2.0 版本使用 Euler 采樣器搭配 Simple 調度器，效果最佳。

建議採用 20-30 步驟、約 2.2 cfg 值以獲得穩定品質。

“一體化”版本包含已烘焙 Clip_L、T5xxl fp8 與 VAE，使用更便捷。

SVDQ 量化可減少模型大小並加快生成速度，僅帶來最小質量損失。

版本亮點

注意！有兩個版本 FP4 與 int4。此 int4 版本支持 40xx 及以下，不支援 50xx！

感謝 Nunchakutech 的 Muyang Li 對 V12 的量化。https://huggingface.co/nunchaku-tech 及其驚人 nunchaku！

此版本令人震撼，質量與速度兼具，前所未見。

你也可直接在此下載兩版本：https://huggingface.co/nunchaku-tech/nunchaku-flux.1-dev-colossus

安裝指南與工作流程

這裡有快速安裝指南及進行中的工作流程。

https://civitai.com/articles/17313

我仍在為 Nunchaku 開發新流程，以下流程仍在持續改進中（WIP），週末會補充詳細文章。

創作者贊助

如果你想支持 FLUX 模型創作者，歡迎在此捐助：https://ko-fi.com/afroman4peace

查看由 Nunchakutech 的 Muyang Li 轉換的 FP4/int4 版本：https://huggingface.co/nunchaku-tech

了解更詳盡的工作流程與安裝指引，請訪問 CivitAI：https://civitai.com/articles/17313, https://civitai.com/articles/17358

在深山之下，有一位沉睡的巨人，能助人類，也能帶來毀滅...

一尊巨像崛起...

繼我的 SDXL 系列後，是時候推出此項目的 FLUX 系列... 這次我從零開始訓練它。訓練資料來自我自己的圖像，這些圖像由我快速的 Flux 模型 DemonFlux/Colossus Project schnell 加上 SDXL Colossus Project 12 作為精煉器製成。

此 SD Flux-Checkpoint 幾乎能生成任何圖像......Colossus 在創造極為真實的照片、動漫及藝術風格上表現優異。

如果你喜歡它，歡迎給我反饋。如果想支持我，也可以在此支持。我花了不少錢打造能實際訓練 Flux 模型的電腦… 同時訓練與測試也消耗大量時間與電力…

https://ko-fi.com/afroman4peace

版本 V12 "Hephaistos"

發布此檢查點令我既開心又難過……V12 將是此系列的最後檢查點，主要原因是即將到來的歐盟人工智能法規……另一原因是 Flux .1 DEV 本身的授權。感謝大家支持！過去一年我投入大量時間於此專案，現在是時候轉向另一專案。

總之……我會為此系列劃下漂亮句點……

V12 建立於 V10B "BOB"，但基本上是將該系列最佳部分以區塊合併方式整合入此檢查點。（這是新合併方法的成果，花費約1小時30分，耗盡我的 128GB 記憶體。）相比 V10，我也提升了面部及皮膚細節。眼睛比之前更真實、更有生命力。

親自試試並給我對 V12 的反饋。因我的網速慢，我會先上傳 FP8_UNET，再上傳 FP8 "all in one" 版本，然後是 FP16_unet 與 FP16_BEHEMOTH。也會嘗試轉換成 int4 與 fp4（請為我加油）。

一如既往，請給我 V12 反饋……

版本 V12 "Behemoth"（一體化）

這個“一體化”模型是我 V12 系列中最佳的……當然也是體積最大的 :-)

Behemoth 內建自訂 T5xxl 及 Clip_l。如果你偏好質量勝於數量，這就是你的檢查點！

版本 V12 FP4/int4

感謝 Nunchakutech 的 Muyang Li 對 V12 做出量化。https://huggingface.co/nunchaku-tech 以及他們驚人的 nunchaku！

此版本的震撼力十足，質量與速度兼具，前所未見。

注意！

有兩個版本：FP4 與 int4。FP4 僅支援 Nvidia 50xx 顯卡！而 int4 可用於 40xx 及以下系列。（你至少需要 20xx 系列顯卡）

你也可以直接在此下載兩個版本：https://huggingface.co/nunchaku-tech/nunchaku-flux.1-dev-colossus

安裝指南與工作流程

這裡有快速安裝指南及進行中的工作流程。

https://civitai.com/articles/17313

我仍在為 Nunchaku 開發新流程，以下流程仍在持續改進中（WIP），週末會添加詳細文章。

版本 V12 FP16_B_variant

因我深夜（凌晨 2 点）犯小錯誤，錯誤命名並上傳了此檢查點。這是一個非常實驗性的檢查點、從未打算公開。測試不多，但展示時表現很棒。可能比標準版更優。

它傾向於亞洲面孔，因為我想測試融入我正在進行的副專案。告訴我你對此檢查點的感受 :-)

版本 V12 一體化 FP8

此版本為 V12 的一體化版。意味著所有 clip 均已烘焙在內。輸出與搭載我自訂 clip_l 的 FP8_unet 相同。

版本 V12 GGUF Q5_1

此版本按需求製作，質量也不錯。

版本 V10B "BOB"

這是 V10 的另一個版本。我創建它是為改善 V10 的 FP8 版本。整體而言，FP8 版本更精確，色彩更佳。可惜我最近沒太多時間（現實生活優先），因此此版本花了較久時間完成。告訴我你是否偏好此版本。我也有 "BOB" 的 FP16 版本。根據回饋，我會考慮發布 int4 版本。

工作流程：

以下是 V12 與 V10 的工作流程：https://civitai.com/articles/17163

版本 V10_int4_SVDQ "Nunchaku"

首先感謝 theunlikely https://huggingface.co/theunlikely 將 FP16_Unet 轉成 int4_SVDQ。請訪問他的頁面並點贊。

此版本或多或少與 FP8 版本相同。即使在我工作流程的普通模式下，此款速度約為常規模型的 2 至 3 倍……使用流程的“快速模式”，3090ti 約可在 19 秒內渲染一幅 2MP 圖像。

什麼是 SVDQ "Nunchaku"?

此全新量化方法可將 Flux 模型（本例為原生 FP16 模型）從 24GB 縮小至約 6.7GB。但不止於此：你能比以往更快生成圖像，且質量損失甚微。當然，與我的 32GB_Behemoth 會有小差異，但 Behemoth 需更大 VRAM/記憶體才能運行。

詳細資訊請訪問：https://github.com/mit-han-lab/ComfyUI-nunchaku?tab=readme-ov-file

安裝：請查看我的工作流程/安裝指南：https://civitai.com/articles/15610

版本 V10 "Behemoth"（FP16_AIO）

此版本仍屬實驗性。主要目標是提升真實感。此外我減少了一些“Flux 線”。此作品基於 Colossus Project V5.0_Behemoth、V9.0 及另一專案「Ouroborus Project」。

FP16 版本非常穩定。我稍後也會發布 FP8 版本。FP8 版本也不錯，但穩定性較差。

歡迎你自行測試此版本，告訴我你的想法。

祝你創作愉快 :-)

版本 V9.0：

我得多說一些話……首先，為什麼是 V9.0？

我最近搬新公寓，因網路供應商的問題，我一度沒有真正連上網……搬家期間我讓電腦持續運行，結果製造了許多（大多破損）檢查點。不過我有些很好的 V8 版本，也可能會發布……

改進了什麼？

我將 V5.0 最佳結果重新訓練進模型，加入臉部與皮膚細節。模型還接受了腳部/腿部解剖訓練，提升結構。V5.0 有時候會截斷頭部與腳部，我想我修復了部分這類問題……

此外，我還用更多自身拍攝的風景圖片訓練它……是的，這全程我正搬新公寓……整體訓練約累積兩週計算時間，非常昂貴……（每小時電費約 0.25 美元）

無論如何，希望你喜歡此版本。如果願意支持我：分享美圖或在 Buzz、Ko-fi 給我小費……

請告訴我你的看法 :-)

版本 5.0：

V5.0 其實基於 V4.2 和即將發布的 V4.4，進行了皮膚細節和整體解剖學訓練，主要修正了手部和乳頭等問題。臉部細節表現大幅提升。我也試著修復一些細微的 Flux 線。

整體來說，此版本比 V4.2 更寫實，且細節更豐富……與 V4.2 類似，此版本也是混合去蒸餾模型，可採用與 V4.2 類似的設置。

這裡還有新工作流程可體驗：https://civitai.com/articles/11950/workflow-for-colossus-project-flux-50

告訴我你對比 V4.2 或 V2.1 版本的看法……

版本 4.4 "Research"：

加此版本僅為補全……比 V4.2 稍寫實，也是 5.0 的基礎。你可以試試。亦可用於 V5.0 與 V4.2 的工作流程。

版本 4.2：

此版本基本是 Demoncore Flux 和 Colossus Project Flux 的進階版。目標是提升穩定性及皮膚質感，改良手部和面孔多樣性。訓練採用混合模型，部分為 Demoncore Flux。對乳頭和 NSFW 也稍作強化。告訴我你是否偏好 V4.2 而非 2.1 :-)

對於展示圖，我只用 SDXL 解析度或 2MP 解析度（如 1216x1632）之原生圖片。此模型能處理更高解析度，我曾測試最高至 2500x2500，但建議約以 2000x2000 為宜。

設定方面我推薦約 30 步驟與 2-2.5 cfg，多數時使用 2.2 或 2.3 作為默認。展示時我使用 DPM++ 2M 搭配 Simple 調度器。

我會盡快增添更多版本，但聖誕節前時間不多……

設定

我將稍後增添專門的 Comfy 工作流程。現階段，隨時可下載並開啟展示用圖像。

“一體化”版本對 Forge 也很適用。

基本設定與版本 2.1 相同（見下文）

給它 20-30 步驟，2.2 左右的 cfg...

版本 2.1_去蒸餾_實驗性（合併）

此版本完全不同，甚至工作原理有別於一般 Flux 模型！

它是我 2.0 版本與去蒸餾版本https://huggingface.co/nyanko7/flux-dev-de-distill 的實驗性合併。雖偶然促成，卻產生驚人效果。細節驚人，且響應提示極佳。接下來我會直接在去蒸餾模型上訓練。我已有部分測試用的 Lora。屬高度實驗，若發現未列缺陷，請告訴我。若有好圖片也請發出，壞圖片亦可助改進 :-)。亦可能嘗試 2.0 版，幫我比較何種檢查點更適合你。

！注意！

普通 Flux 工作流程無法適應此版本。需另行下載我的工作流程！

你也可自行摸索，但別因不佳圖像責怪我。此為高度實驗性模型……詳見缺點下方。

此檢查點的優缺點：

此檢查點可產生極致細節，代價是比起通常 Flux 檢查點慢很多。其優點是通常不需額外放大圖像。本模型使用 cfg 尺度替代 Flux Guidance，這意味著它不適用標準工作流程。
可使用負提示詞！有助排除不想要的圖像元素。
有時會出現偽影，透過簡單小幅放大可解決（我正在改進中）。此現象並非所有種子均會出現。更新：這非模型本身問題，而是工作流程問題，我正在修復。若遇此狀況，可將初次放大設定由 1.2 改為 1.14。

設定與工作流程 V2.1：

工作流程見此：https://civitai.com/articles/8419

設定：與普通 Flux 不同，此版本不需 Flux Guidance，改用 cfg。我的工作流程中多數採用 cfg 3。某些圖可能需較低 cfg。

最重要的是關閉 Flux Guidance 尺度。

未搭配工作流程時，我測試為 30 步驟與 2-3 cfg。Forge 可能用同樣設定，歡迎嘗試調整。

建議負提示詞加入 "blurry"。

采樣器與調度器：

可選擇多種采樣器：

Euler、Heun、DPM++2m、deis、DDIM 均表現良好。

我多用 "simple" 作為調度器。

若你找到更佳設定，告訴我 :-)

Forge 推薦用一體化模型，示範設定如下：

版本 2.0_dev_實驗性

此為實驗版。目標是創造更一致且更快速的模型。我融入額外自行訓練的 Lora，並以特別方式（Tensor 合併）合併結果模型。內置自訂 T5xxl 與 "Attention Seeker"。為提升速度及品質，融合了 ByteDance 的 Hyper Flux Lora。這改變了模型工作範圍。主圖如下展示……

16 步驟 V 2.0

30 步驟 V 1.0

缺點：

首先，此版本體積比前代略大。其次，我尚未製作僅 Unet 版本，完成後會更新。

設定與工作流程 V2.0：

此模型可用較少步數運行……16 步驟相當於舊模型 30 步驟。

但我仍建議使用約 20-30 步驟，通常可獲得較好質量。

采樣器：我偏好 Euler、Simple 調度器。指導度可設定 1.5 至 3（當然可自由試驗範圍外的設定）。1.8 指導度對真實圖像效果良好。可嘗試其他采樣器，如 DPM++2M 與 Heun 也表現優秀。

工作流程 2.0：

我為 V2.0 與 V1.0 建立了新工作流程，含新 Flux 提示生成器。此外加入第二次放大階段。https://civitai.com/articles/7946

Forge：

我也在 Forge 上測試此模型，效果很好，但圖像結果可能與 Comfy UI 有所不同。

版本 1.0_dev_beta：

此模型是本系列的首發版本。請提供反饋及分享圖片，幫助我持續改進。版本眾多，質量最高是 FP16 版本。FP16 版本體積龐大，需高階顯卡及大量記憶體。FP8 版本在質量與效率間取得平衡。我也有 Q8_0 的 GGUF 版本應需下載。GGUF Q4_0/4.1 版本是應用請求製作，體積較小，但質量會有些損失。

基本上，我的模型分有兩種：“一體化”版，僅需一個檔案下載，包含 Clip_l、T5xxl fp8、VAE（見下方）。請放入檢查點資料夾。

另一種為僅 UNET 版本，需分別載入所有檔案。