Moxie Flux1 DS - v1.1 DS 4步驟
精選圖片
推薦提示詞
and augmented mechanical enhancements
推薦參數
samplers
steps
cfg
resolution
vae
提示
Flux 模型可與其他 Flux 版本及 Lora 融合，提升多樣性與速度。
保持引導值約在 3 至 3.5，步驟數在 8 至 22 之間，以獲得最佳效果。
已在配備12GB至16GB VRAM 的 GPU（包括 Nvidia 4060 及 3060）上成功測試。
版本亮點
v1.1
這是AbdallahAlswa80 兩款速度模型的 50/50 融合，分別為Speed FP8 (e4m3fn) D和Speed FP8 (e5m2) S。
v1.7S
Moxie Flux 1 DS v1.5S（前一版本 - 高比例）
v1.7D
Moxie Flux 1 DS v1.6（前一版本 - 高比例）
v1.6D
v1.5S
v1.5D
首次融合
二次融合
C4PACITOR v.d_v2 （高比例）
1.4
這是Moxie Flux Fusion 的「新基礎」版本，f16 e5m2 版本。雖然此基礎版本多了較多「失敗」嘗試（可能在更多步驟和調整引導度時成功率較高，我保持在 3-3.5 帶引導度，且 22 步）。不過產出的圖片與其他 Flux 模型不同，且效果優秀。它與Moxie Fusion Flux v1.35 配對效果極佳，讓圖片多了從原廠模型外的多樣變化。
首次融合
二次融合
Dev2Pro （僅微量使用 - 我用它製作 Lora，有時也用作升級器）
1.3
這是Moxie Flux Fusion 的「新基礎」版本，但為 f8 版本。
首次融合
二次融合
第三次融合
融合前兩次融合的結果
第四次融合
Flux1.D & Flux1.S 8步驟
這是Flux Dev/Schnell（UNET，fp8，e4m3fn）的絕對「基礎」檢查點，融合了ByteDance Hyper-FLUX 加速 LoRA。它是個完整的檢查點融合，內含雙重 clips 及 VAE。我相信這些在其他地方也存在，但我無法找到，所以我上傳了它們。
我發現這版本質量與完整版不相上下，我經常用它（作測試），因為8步驟明顯比20步快。在嘗試尋找其他上傳版本後，最後放棄並決定自己上傳。
v1.1
這是AbdallahAlswa80 兩款速度模型的 50/50 融合，分別為Speed FP8 (e4m3fn) D和Speed FP8 (e5m2) S。能在4步驟內產出圖片。詳情請查看範例圖片的元數據。
v1.0
市面上還有其他 Flux.1 D 和 S 融合版本，但都不是真正獨立的檢查點。因此誕生了此版本。此外，已在 4060 16GB 和 3060 12GB GPU 上成功測試。
Adel_AI 已創建幾個檢查點，大幅簡化 Flux 的使用方式，只需下載一個檔案，放到 ComfyUI 的檢查點資料夾即可使用（參考我的工作流程 這裡）。
這僅是兩個 Adel_AI Flux1 檢查點的 50/50 融合，分別是 Flux1.D 16Gb和 Flux1.S 16Gb。以下為從其頁面複製的更多資訊。
