V3.0-Krea 版本：

Flux.1-Dev-Krea 模型提升了 Dev 模型的藝術風格與寫實攝影能力，但在人像清晰度與美學上有所減弱，特別是與原 Dev 模型訓練的 LoRA 兼容性較差。本 V3.0-Krea 保留了 Krea 模型的主要優點，改善了圖像清晰度及與原 Dev 模型 LoRA 的兼容性，但 LoRA 兼容性改善有限，尚不理想，這是此版本較為遺憾之處，請各位慎重下載。

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 minimally improved and not ideal, which is a disappointing aspect of this version. Please download cautiously.

推薦使用 GNER-T5-XXL 取代 T5-XXL，以獲得更佳的提示詞理解能力，你可以從 https://civitai.com/models/1888454 下載，或我的 HF Repo 下載。

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.

一些示例圖片 (Some example image) :

模型使用：

基本組合：deis+simple / euler+beta，您可以嘗試不同的組合。

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

Also on Huggingface.co

===========================================================================

V3.0-PAP 版本：

v3.0-PAP：專為人像與藝術攝影優化的基礎模型。模型在構圖、光影及東方人臉型等方面做了專門優化，進一步強化了臉模的敏感度與適應性。

和 Dev 原版模型相比，此版本在人種與臉型方面更真實且豐富，臉模範例圖源自以下作者的 LoRA 模型，在此致謝！如有侵權，知會立刪。

Portrait and Art Photography Optimization Base Model. The model has been specially optimized in composition, light and shadow, oriental face shape to further strengthen the sensitivity and adaptability of the face model.
Compared to the Flux.1 Dev original model, this version is more realistic and richer in terms of ethnicity and face shape, and the example drawings of the face model are from the LoRA model of the following authors, thanks in advance! If there is any infringement, it will be notified and deleted immediately.

https://civitai.com/user/el_fluppe

https://civitai.com/user/wolfcatz

https://civitai.com/user/seanwang1221

https://civitai.com/user/nawusijia

模型使用簡單指南：

基本構圖：deis+simple / euler+beta；噪點更多：ddim/dpm_2/dpmpp_2+beta/beta57/sgm_uniform；細節更豐富、更具想像力：heunpp2+ddim_uniform；放大：UltimateSDUpscale/TTP；膠片效果：添加 LUT（35mm/AGAF/Kodak）；或根據您自身環境進行最佳組合測試。步數 20-30。工作流程參見範例圖。

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

一個有趣的臉模控制測試範例 (An interesting face model LoRA control sample)：

===========================================================================

DedistilledMixTuned Dev V3.0：

中國農曆蛇年鉅獻！

V3.0 版本模型全面升級，可能是目前 Flux Dev 微調模型中，模型能力最均衡，LoRA 兼容性、真實感、出圖質量和藝術創作力最接近 Flux Pro 的模型。（為方便評測對比，本模型的 Seed 與原 Dev 模型基本對齊）

Fully upgraded Version 3.0, it may be the best model in the current Flux Dev fine-tuning models. Have the very good balance in model capabilities, LoRA compatibility, realism, image quality and artistic creativity closest to the Flux Pro model. (For evaluation and comparison, the seeds of this model are basically aligned with the original Dev model)

V3.0 版本模型使用指南：

模型通過分層融合技術，移除反蒸餾干擾，與原版 Flux.1 Dev 模型完全兼容，且具有更高的 LoRA 權重敏感度。1024x1024 解析度以下，建議使用 euler/deis + normal/beta/simple 等採樣器；1024 - 2048 解析度大圖，則建議使用 ddim/dpm_2/dpmpp_2m/heunpp2 + ddim_uniform/beta。

細節最強組合為：dpmpp_2m+beta，藝術性最佳組合為：heunpp2+ddim_uniform

建議採樣器：KSampler，20-30 步。工作流程參見此圖：https://civitai.com/images/53432419

The model is fully compatible with the original Flux.1 Dev. Had removed the de-distillation interference, and has a higher sensitivity to LoRA weights. For 1024x1024 and below, euler/deis + normal/beta/simple, etc., 1024 - 2048 for large binning images, ddim/dpm_2/dpmpp_2m/heunpp2 + ddim_uniform/beta.

More details: dpmpp_2m + beta, More artistry: heunpp2 + ddim_uniform

Recommended: KSampler, steps 20-30. Workflow of the model pls ref: https://civitai.com/images/53432419

===========================================================================

DedistilledMixTuned Dev V2.0：

2025 新年獻禮！經過一個多月打造，在 v1.0 基礎上全新升級 V2.0 版本，以照片級真實感，在細節表現、出圖速度、LoRA 兼容性、光影和諧度等方面達到新的平衡。

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.

===========================================================================

DedistilledMixTuned Schnell V1.0：

可能是目前基於 Flux.1 Schnell 調製的各種模型中，能在 4-8 步速出圖，遵循原版 Flux Schnell 構圖風格，提示詞還原能力強，且在出圖質量、細節、真實感與風格多樣化方面取得最佳平衡的開源可商用 Schnell 基礎模型。

Only 4 step, The Model may achieve to the best balance in terms of image quality, details, reality, and style diversity compare with other tuned of Flux.1 Schnell. and have a good ability of prompt following, good of the original Flux model style following.

基於 FLUX.1-schnell，融合 LibreFLUX，由 ComfyUI、Block_Patcher_ComfyUI、ComfyUI_essentials 等工具進行微調。推薦使用 4-8 步，通常 4 步即可。品質與真實度較其他 Flux.1 Schnell 模型大幅提升。

===========================================================================

DedistilledMixTuned Dev V1.0：

可能是目前快速出圖（10 步以內）的 Flux 微調模型中，遵循原版 Flux.1 Dev 風格，提示詞還原能力強、出圖質量最佳、出圖細節超越 Flux.1 Dev 模型，最接近 Flux.1 Pro 的基礎模型。

May be the Best Quality Step 6-10 Model, In some details, it surpasses the Flux.1 Dev model and approaches the Flux.1 Pro model. and have good ability of prompt following, good of the original Flux.1 Dev style following.

基於 Flux-Fusion-V2，融合 flux-dev-de-distill，由 ComfyUI、Block_Patcher_ComfyUI、ComfyUI_essentials 等工具進行微調。推薦 6-10 步，品質較其他 Flux.1 模型大幅提升。

GGUF Q8_0 / Q5_1 / Q4_1 量化版本模型檔案，經過測試已同步提供，不會再提供其它量化版本，如有需要，朋友們可根據以下提示信息，自行下載 fp8 後進行量化。

GGUF Q8_0 / Q5_1 / Q4_1 quantized model file, had tested, and uploaded the same time, over-quantization will lose the advantages of this high-speed and high-precision model, so no other quantization will be provided, you can download the FP8 model file and quantizate it according to the following tips.

===========================================================================

推薦：

UNET 版本（僅模型）需配合 Text Encoder 及 VAE，我推薦使用以下 CLIP 與文本編碼器模型，能獲得更佳的提示詞引導：

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

• 文本編碼器：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

• GGUF 版本：需要安裝支持 GGUF 模型的節點，https://github.com/city96/ComfyUI-GGUF

簡易工作流程：下面是一個非常簡單的工作流程，不需任何其它 Comfy 自訂節點（GGUF 版本請使用 UNET Loader(GGUF) 節點，來自 city96）：

===========================================================================

洗去蒸餾油膩，回歸模型本真，致力打造最純正的 Flux 優質底模！

Wash away the distillation and return to the original basic.

如果您使用後覺得模型不錯，請多多返圖，謝謝！

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

感謝：

https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-dev，一個非常優秀的開源 T2I 模型。遵循 FLUX.1 [dev] 非商業許可證。

https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-schnell，一個非常優秀的開源 T2I 模型，採用 Apache-2.0 授權。

https://huggingface.co/Anibaaal，Flux-Fusion 是一個非常優秀的混合調教模型。

https://huggingface.co/nyanko7，Flux-dev-de-distill 是一個優秀的實驗專案！感謝 inference.py 腳本。

https://huggingface.co/jimmycarter/LibreFLUX，一款免費的、去蒸餾的 FLUX 模型，是 FLUX.1-schnell 的 Apache 2.0 版本。

https://huggingface.co/MonsterMMORPG，Furkan 分享了大量 Flux.1 模型測試與調教課程，針對去蒸餾模型進行專門測試。

https://github.com/cubiq/Block_Patcher_ComfyUI，cubiq 的 Flux 區塊修補抽樣器讓我做了大量測試，了解 Flux.1 區塊參數值如何影響圖像生成。他的 ComfyUI_essentials 中有 FluxBlocksBuster 節點，可輕鬆調整區塊值，這是非常了不起的工作！

https://huggingface.co/twodgirl，分享了模型量化腳本及測試數據集。

https://huggingface.co/John6666，分享模型轉換腳本及模型合集。

https://github.com/city96/ComfyUI-GGUF，本地支持 GGUF 量化模型。

https://github.com/leejet/stable-diffusion.cpp，提供純 C/C++ GGUF 模型轉換腳本。

注意：為方便轉換為 GGUF Q5/Q4，您可以使用 https://github.com/ruSauron/to-gguf-bat 腳本，下載後放置於與 sd.exe 同一目錄，然後將我的 fp8.safetensors 模型檔拖至該 bat 文件，會彈出 CMD 視窗，依菜單操作完成轉換。

授權條款

權重遵循 FLUX.1 [dev] 非商業許可。