RedCraft-红潮-METAFILM

做好工具人 服務藝術家

元影智能工作室 by Ai²Anon 非人類

永遠懷念 METAFILM Studio 創辦人 袁波先生

RED-K🧡紅桃K 編輯 6/29/2025

合併 Reveal.6 與 BFL 。Kontext[開發版] NSFW 已解鎖

版本1.2 6/29

合併 Clothes Remover(fm00) 與 Reveal.6

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公共許可證

GNU Affero General Public License v3.0

GNU AGPLv3

此最強版 copyleft 許可的權限需公開授權作品及其修改完整原始碼，包含更大整合作品，且必須使用相同授權。版權與許可聲明必須保留。貢獻者授予專利權利。若改版作品用於網路服務，必須公開改版完整程式碼。

https://choosealicense.com/licenses/agpl-3.0/

RED-OMNI Kontext 編輯器 5/31/2025

支持任務

• IP：類似 IP-Adapter，支持角色、物件及動物，使用基於 VAE 的特徵編碼，提供比以前方法更高的精度與角色識別保持效果。
  

• ID：專注面部身份，類似 InstantID 和 PuLID，提供更高面部保真度，但比 PuLID 帶來更多模型污染。
  
  提示：如果面部過於光亮，請降低引導比例。

• 試穿（Try-On）：支持虛擬試穿上衣、褲子、眼鏡和帽子，包括多件服裝，對於看不見的多服裝和 ID+服裝組合有良好泛化能力，儘管訓練數據有限。
  

• 風格（Style）：類似 Style-Adapter 和 InstantStyle，風格一致性較不穩定，目前無法與其他條件組合，持續改善中。
  

• 多條件結合（Multi Condition）：結合 ID、IP 和試穿創作，特徵路由限制最大限度減少實體間衝突和糾纏。
  

• ComfyUI：透過 ComfyUI-DreamO 原生支援。

進階用法 Advanced Usage

OmniConsistency 是由 Show Lab，新加坡國立大學開源的一致性風格轉換模型與算法組合。因為亦使用FLUX.1 開發版本作為訓練基座，經測試，DreamO與OmniConsistency 可藉由 ComfyUI 實現“夢幻聯動”。

OmniConsistency 是由新加坡國立大學Show Lab開源的一致性保持風格轉繪模型組合。使用FLUX.1開發版本為訓練基底，經證明DreamO 和 OmniConsistency 透過 ComfyUI 工作流程可達成“夢幻連結”。

只需將 showlab/OmniConsistency 倉庫中的一致性LoRA與22種不同風格LoRA，接入 RED-Omni (2.5D NSFW) 或透過 DreamO 原生方式接入 Flux.1 dev 模型組，即可同步進行參考內容的自然語言編輯與風格轉繪。[更多玩法期待您去發掘]

Simply connect the Omniconsistency LoRA in the showlab/OmniConsistency repository with 22 different styles of LoRA, then link to RED-Omni (2.5D NSFW) or connect to the Flux.1 dev model group via DreamO native mode to simultaneously conduct natural language editing and style transfer of reference kontext.

[ 更多有趣功能正等待探索者 ] 期待 BFL Kontext（dev）

REDEdit IC (FP8) 5/11/2025

In-Context Edit：啟用大規模擴散 Transformer 中的上下文生成指令式圖片編輯

ICEdit 多模態控制器（IC 引導下的圖像編輯）

基於 Flux.tools-Fill，最低僅需6G顯存

近期多模態控制器對終端用戶越來越不友好

經常需要20-30+顯存，令用戶望而卻步

團隊在深刻體會終端玩家社群批評後，積極提供官方工作流程（讚👍）

After experiencing critical feedback from the end-user community, the dev team actively provided an official workflow.

並且提出了更完善的客戶端使用方法：

• 您需要在輸入編輯指令前添加固定前置提示語：“一副由兩個並排圖片組成的對聯像圖，右圖與左圖場景完全相同但{instruction}”，否則結果可能不理想！（論文中提及）Datou更新了其ComfyUI 工作流程，可嘗試！（Hugging Face gradio 演示已內嵌該提示，故無需額外設置即可輸入編輯指令。）

• 輸入圖片寬度必須調整為 512，高度無限制。

• 請使用普通 LoRA，勿用 MoE-LoRA，因 MoE-LoRA 不兼容 ComfyUI 加載器。

官方 Github 倉庫：River-Zhang/ICEdit：圖像編輯值得一個單獨 LoRA！0.1% 訓練數據與 1% 訓練參數，超越 GPT-4o 的 ID 持久性！官方 ComfyUI 工作流釋出！僅 4GB VRAM 即可運行！

官方普通（非 MoE）LoRA：RiverZ/ICEdit-normal-lora 主分支

強烈推薦本地搭建獨立推理環境（或使用 十字魚 提供的整合套裝）

5.11 🔥 更新RED-Edit v1.1（基於 ICEdit普通LoRA）多指令優化

5.11 🔥 右側下載列表中Training data工作流更新

可同時執行脫衣服、戴太陽眼鏡與口罩，成功率大幅提升🔥畫質優化，推薦15步

提示語：一副由兩個並排圖像組成的對聯像圖，右圖與左圖景完全相同但{女性裸體，戴太陽眼鏡，口罩}

進階玩法 高級用戶：疊加 Flux.fill LoRA 可獲得更穩定修改效果

Object Removal Flux Fill v2

@xiaozhijason / Object Removal Flux Fill v2 - v2.0 | Flux LoRA | Civitai

Fill.LoRas 模型介紹 由 xiaozhi提供

這是一個基於 Flux Fill Dev 模型微調的物件移除 LoRA。

設計用於從指定遮罩區域移除物件，適合在圖像編輯中無縫抹除不需要的物品。

此 LoRA 靈感來自Object Drop，該工具在物件移除上效果驚人，我嘗試將其用於 Flux Fill 模型。

由於算力限制，本 alpha 版本僅以極小數據集訓練。

若感興趣並願意資助算力，請聯絡我。

Fill-LoRas 作者 聯繫方式

推特: [@Lrzjason](https://twitter.com/Lrzjason)

電子郵件: lrzjason@gmail.com

CivitAI: https://civitai.com/user/xiaozhijason

ICEdit & 小志 讓我們重新相信光明

RED-Edit 是基於 RED-Fill (NSFW)，整合了 ICEdit 訓練權重，最低僅需 8步推理。

工作流程及模型檔案可於下載列表中獲取，封裝為 "Training data" 壓縮包。

相較商業模型如 Gemini 與 GPT-4O，我們的方法在角色 ID 持久與指令遵循方面不遜色甚至更佳，更加開源低成本，運行速度更快（約9秒生成一張圖），性能強大。

感謝：@river-zhang 以及團隊成員 浙江大學 及 哈佛大學

@article{zhang2025ICEdit,
  title={In-Context Edit: Enabling Instructional Image Editing with In-Context Generation in Large Scale Diffusion Transformer},
  author={Zhang, Zechuan and Xie, Ji and Lu, Yu and Yang, Zongxin and Yang, Yi},
  journal={arXiv},
  year={2025},
  url={https://arxiv.org/abs/2504.20690},
}

REDiDream Pro (FP8) 4/28/2025

REDiDream Pro 介紹

HiDream-I1 是一個擁有170億參數的開放源碼圖像生成基礎模型，可以在秒級速度實現業界領先的圖像品質。REDiDream Pro 是基於 HiDream-I1 全功能版本開發的高效圖像生成模型，通過額外訓練及基於 DEV / FAST 版本的優化，顯著提升生成效率和穩定性，並在適當程度上解鎖了 NSFW 能力。

HiDream-I1 is an open-source image generative foundation model with 17 billion parameters, achieving state-of-the-art image generation quality in seconds.

REDiDream Pro is an efficient image generation model developed based on the HiDream-I1 full version, optimized through the DEV / FAST version and additional training to significantly improve generation efficiency and stability, And to some extent unlocked NSFW generative ability.

現在我們已有 GGUF 量化：

https://huggingface.co/Sikaworld1990/Redidream/tree/main

感謝 Sikaworld1990

感謝 sikasolutionsworldwide709

感謝 City96 https://huggingface.co/city96

以下是主要特性與功能介紹：

主要特性 | Key Features

高效生成 | Efficient Generation
REDiDream Pro基於HiDream-I1 full優化，生成速度介於 dev 和 fast 版本之間，推薦推理步數為15。
Optimized from HiDream-I1 full, with generation speed between dev and fast versions,

recommended inference steps: 15.

穩定性提升 | Enhanced Stability
透過 DEV FAST 版本優化，REDiDream 提供更穩定的圖像生成性能。
Optimized via the DEV FAST version, REDiDream offers more stable image generation performance.

開源與靈活性 | Open Source and Flexibility
繼承 HiDream-I1 的 MIT 許可證，允許用戶自由修改和分發無限制。
Inherits HiDream-I1’s MIT license, allowing users to freely modify and distribute without restrictions.

商業友好 | Commercial-Friendly
生成的圖像可自由用於個人項目、科學研究與商業應用，符合 HiDream-I1 許可條款。
Generated images can be freely used for personal projects, scientific research, and commercial applications, compliant with HiDream-I1’s license terms.

由於模型參數量巨大，並搭配目前最齊全的4TE層文本編碼，因此適當調整模型 Shift 偏置，可以獲得更多風格特徵與 NSFW 解鎖能力。

ComfyUI 支援 | ComfyUI Support

原生支援 | Native Support
REDiDream 原生支援 ComfyUI 3.30 版本，所有示例圖均由此版本產生。
REDiDream provides native support for ComfyUI version 3.30, with all example images generated using this version.

訓練環境 | Training Environment
REDiDream Pro 於 L40s 48G 硬件上訓練完成，並藉由 ComfyUI 製作。
REDiDream Pro was trained on L40s 48G hardware and developed using ComfyUI.

性能需求 | Performance Requirements

硬件需求 | Hardware Requirements
REDiDream Pro 性能需求與 HiDream-I1 dev 版本相當，適合高效推理。
REDiDream Pro’s performance requirements are comparable to HiDream-I1 dev, suitable for efficient inference.

生成速度 | Generation Speed
生成速度介於 HiDream-I1 dev 與 fast 版本之間，優化效率與品質平衡。
Generation speed falls between HiDream-I1 dev and fast versions, balancing efficiency and quality.

授權協議 | License Agreement

模型授權 | Model License
Transformer 模型採用 MIT 許可證。變分自編碼器（VAE）來自 FLUX.1 [schnell]，文本編碼器來自 google/t5-v1_1-xxl 與 meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct，須遵守各自授權條款。

Transformer models are licensed under the MIT License. The VAE is from FLUX.1 [schnell], and text encoders are from google/t5-v1_1-xxl and meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct, subject to their respective license terms.

使用責任 | Usage Responsibility
用戶擁有生成內容所有權，但需遵守許可協議，不得生成非法、有害或針對弱勢族群的內容。
Users own all generated content but must comply with the license agreement, avoiding illegal, harmful, or content targeting vulnerable groups.

REDiDream Pro | 繼承許可證
繼承 HiDream-I1 的 MIT 許可證，遵守相應條款。
REDiDream inherits HiDream-I1’s MIT License.

致謝 | Acknowledgements

模型來源 | Weights Sources

HiDream-ai/HiDream-I1-Full · Hugging Face

Comfy-Org/HiDream-I1_ComfyUI · Hugging Face

GuangyuanSD/REDiDreamviaHiDreami1Uncensored · Hugging Face

組件來源 | Component Sources
變分自編碼器來自 FLUX.1 [schnell]（Apache 2.0 授權），文本編碼器源自 google/t5-v1_1-xxl（Apache 2.0 授權）與 meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct（Llama 3.1 社群授權）。

The VAE is from FLUX.1 [schnell] (Apache 2.0 license), and text encoders are from google/t5-v1_1-xxl (Apache 2.0 license) and meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct (Llama 3.1 Community License Agreement).

REDiDream 命名由來：

經歷此旅程後，我們 Re-Did-(a)Dream

RED. UNO In-Context (FP8) 4/14/2025

REDAIGC FT 模型 適配 UNO In-Context 生成

(相較 F.1 dev 有所提升的質量)

解決 FLUX FT 底模無法適配 UNO 組件的問題，FP8 權重（16GB 顯存），同時支持 Diffusers 與 ComfyUI。

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Diffusers 腳本：

https://github.com/bytedance/UNO

Dit-LoRA 權重：

bytedance-research/UNO · Hugging Face

ComfyUI-nodes 組件：

https://github.com/QijiTec/ComfyUI-RED-UNO

Diffusers-VAE版本：

https://huggingface.co/GuangyuanSD/16C_vae_Diffusers

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提出一個高一致性數據合成管道應對挑戰。該管道利用擴散 Transformer 內在的上下文生成能力，生成高一致性多主題配對數據。此外引入 UNO，包括漸進式跨模態對齊與通用旋轉位置編碼，是從文本到圖像模型逐步訓練的多圖像條件主題到圖像模型。大量實驗顯示該方法能實現高度一致性及單主題與多主題驅動生成的可控性。

ULTRAREVEAL5 SFW 緊急發布 3/25

因用戶反饋Reveal 系列過於NSFW，

我們發布首個Reveal 限制成人內容版本

[ 由 FLUX Contrast 增強訓練驅動 ]

REALREVEAL5 突然發布 3/18

F.1 DEV LoRA 生態 全兼容

反蒸餾超高材質（可訓練）

CFG 重置為 1，確保與 F.1 DEV 同速

LoRA 完全兼容的反蒸餾超高材質 (可訓練)

[ 由 FLUX Ultimate Realism 增強訓練驅動 ]

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Illust3Relustion PRO 由 Flux1-DedistilledMixTuned v3 PAP 重新繪製

Ultimate Realism 訓練集經 DMT v3 PAP 二次采樣處理

二次采樣後的 2k 超寫實圖像作為訓練集

追加 FLUX DEV 版本 4k 超高清底模權重 EOR v3：

Flux.1 Dev Edge of Reality 真實邊緣 - v3 | Flux Checkpoint

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NSFW 已解鎖

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RedCraft RealReveal5，採用20步采樣

CFG 1 | 采樣器 Deis / DPM++2M / Euler | SGM_uniform

建議啟用DetailDaemon采樣器

並將 amount 設定為 0.6-0.8

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SOTA 適應能力，適用於所有F.1-LoRA！

RedCraft uncensored 系列模型嚴禁發布於 NSFW 非許可地區

非盈利模型 請勿以任何形式轉發 及傳播【禁止】

請遵守非盈利模型綜合發布平台所在地的法律法規

illustriousRelustion3 更新 3/11

基於 RETROSD / FLUX Reveal / EDGE4k 打造全人類真實系 Illustrious FT版本

重返 SD 時代的光輝歲月！Returning to the glorious years of SD !

CFG 5.5 Deis / DPMM++2M | SGM Uniform / beta

采樣步數約 30

預覽圖片包括工作流程及提示詞

搭配加速器 Hyper/ DMD2 / TDD

采樣步數25-30為最佳，可搭配上述加速器

模型設計搭配 Hi-RES 2M(200萬像素)

設計分辨率為 Hi-RES 2M (200萬像素)，高分辨率時可啟用 UNET 縮放

感謝大家的支持！

PONYRelustion3 PRO 正式發布 3/3

基於3300萬洩漏數據集打造

91大神加持東亞真實系 PONY模型

助力歡樂馬世界的無限創意！

unlimited creativity in PONY World!

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CFG 5 Deis | DPMM++2M | SGM Uniform

采樣步數約 30 為最佳，具體參數可複製示例圖片

可搭配 Hyper/DMD2/TDD 等加速器

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設計分辨率為 Hi-RES 2M (200萬像素)

寬高比延續 PONY 超強自適應能力

Aspect ratio like PONY's ULTRA adaptive ability

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目標是打造 PONY 世界的成熟高畫質創意底模！

感謝大家長期支持！

high-quality,mature basemodel for the PONY world!

Thanks so much to everyone for all your support!

FLUX.Fill NSFW 內補模型發布 2/22

FLUX.Fill [NSFW] NewReveal F.1 inPainting 模型

解除 F.1 Fill 的 NSFW 概念元素

匹配NewReveal F.1 模型的Fill [NSFW]

與ULTRA 同等解鎖NSFW元素

【請注意】inPainting內補模型Fill.NSFW需專用inpainting內補工作流程與采樣器載入，圖像需要遮罩，適用於修圖或擴圖等專門用途。

主要用於修復女性解剖與人體器官

[ 對男性生殖器表達仍有待改進 ]

RED.epicus BIG Movie (FP8) 2/23/2025

無聊！重複！垃圾資訊！

RED[創意] Epicus 史詩級 BIG Movie 模型

由於文本生成圖像模型操作中的多種加密及蒸餾技術普及

社群新模型作品越來越缺乏創意...

如果那麼喜歡寫實照片！為何不約炮私拍？！

乏味，重複，無休止

因 T2I 模型中廣泛應用各種加密及
蒸餾技術，
F.1 社群作品越來越缺乏創意

如果你如此熱愛寫實照片！何不安排實拍？

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故夕陽紅組織（Sunset Red 隊伍）訂製了此基於反蒸餾技術的創意類 FT 模型

無鎖定訓練集，無過擬合風格，一切為創意而生，

讓擴散模型展現該有的風貌（儘管失敗率很高）

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NSFW 已解鎖

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RedCraft DRD（De-Re-Distilled） NewReveal.4M，20步采樣

CFG 1 | 采樣器 Deis / DPM++2M / Euler | SGM_uniform

"願這個情人節充滿你們心中愛與喜悅，祝大家擁有一個充滿愛意與珍惜時刻的日子。" 🌹🌹🌹🌹🌹🌹

情人節快樂！ 2/14/2025

新年快樂 Happy 新年 of the 蛇年

準備迎接全新 F.1 Schnell FT 模型 — RUSHReveal·Schnell「絕情 · 抽卡機」

最佳 精煉器 適用於 IL / PONY / XL / MJ / SD15

RedCraft | 红潮 CADS | 更新於2月8日 | 商業與廣告設計系統 - RASCH.3 (RUSH·Reveal)🔥 | Flux Checkpoint | Civitai

New Reveal ULTRA 2/08/2025

反蒸餾超高材質（可訓練）

CFG 重置為 1，確保與 F.1 DEV 同速

LoRA 完全兼容反蒸餾超高材質 (可訓練)

[ 由 FLUX Aesthetics 強化 LoRA 驅動 ]

NSFW 已解鎖

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RedCraft DRD（De-Re-Distilled） NewReveal.4M，採用20步采樣

CFG 1 | 采樣器 Deis / DPM++2M / Euler | SGM_uniform

Dr Wikeeyang 最新研究

Flux1-Dedistilled 3.0

F.1 Distilled2PRO 洩露版 🏴‍☠️

https://civitai.com/models/941929/flux1-dedistilledmixtuned

NewREVE[AL 偷跑發布 1/22

F.1 DEV LoRA 生態 全兼容

反蒸餾超高材質（可訓練）

CFG 重置為 1，確保與 F.1 DEV 同速

LoRA 完全兼容反蒸餾超高材質 (可訓練)

[ 由 FLUX Aesthetics 強化 LoRA 驅動 ]

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本模型基於F.1 Distilled2PRO反蒸餾『破解版』偷跑（現已公開）：

Flux1-DedistilledMixTuned V3 逃逸版（已發布）

Flux1-DedistilledMixTuned - v3.0 fp8 | Flux Checkpoint | Civitai

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追加 FLUX DEV 版本 4k 超高清底模權重 EOR v3：

Flux.1 Dev Edge of Reality 真實邊緣 - v3 | Flux Checkpoint

追加 RED.2 [ ArtAUG ] BF16 美學基礎模型權重：

RedCraft | 红潮 CADS | RED.2 BF16 (ArtAug) | Flux Checkpoint

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NSFW 完全解鎖

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RedCraft DRD（De-Re-Distilled） NewReveal.4M，20步采樣

CFG 1 | 采樣器 Deis / DPM++2M / Euler | SGM_uniform

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SOTA 適應能力，覆蓋全部F.1-LoRA！

特別感謝

SHM_AI 的卓越作品：

SHM Realistic - v4.0 | Stable Diffusion Checkpoint | Civitai

HudujnikBezKisty 的卓越作品：

The Super Realistic - TSR 2.0 | Stable Diffusion Checkpoint | Civitai

Astraali 的卓越作品：

AstrAnime - AstrAnime_V6 | Stable Diffusion Checkpoint | Civitai

以及所有默默為 SD1.5 作出貢獻的人士

SD15RelustionHD 發布 1/18

Relustion1.5HD 高清發布 1/18/2025

基於 RETROSD 素材與 HD4K 重鑄 SD1.5

RETRO！重返 SD 時代的光輝歲月！

Returning to the glorious years of SD !

CFG 5-7 DPM++2M /EulerA | SGM Uniform

采樣步數 25~30 steps 為最佳，內置 VAE

設計分辨率為 Hi-RES 0.9M ( 92萬像素 )

高分辨率直出請啟用UNET縮放或分塊腳本

[ 基於 全精度FP32 製作，首發 FP16 版本 ]

RETRORelustion2 光輝發布 1/16

基於 RETROSD / FLUX Reveal / EDGE4k 打造東亞復古真實系Illustrious FT

RETRO！重返 SD 時代的光輝歲月！Returning to the glorious years of SD !

CFG 5 Deis | EulerA | SGM Uniform

采樣步數 25-30 為最佳，可搭配 Hyper/DMD2/TDD 等加速器

設計分辨率為 Hi-RES 2M ( 200萬像素 )，高分辨率啟用 UNET 縮放

感謝大家長期支持！

PONYRelustion2 歡樂發布 1/11

基於 FLUX Reveal / EDGE4k 系列打造的 32-bit 東亞真實系 PONY模型

全模型 FP32 (12.92 GB) 全精度無蒸餾及污染，BNB 顯存佔用約 7GB

首次發布 FP32 版本，在 PONY 世界展現自由創意！

助力歡樂馬世界無限創意！

CFG 5 Deis | EulerA | SGM Uniform

采樣步數約 25 為最佳，可搭配 Hyper/DMD2/TDD 等加速器

設計分辨率為 Hi-RES 2M (200萬像素)，長寬比延續強大自適應

Aspect ratio like PONY's ULTRA adaptive ability

目標是打造 PONY 世界成熟高畫質創意底模！

感謝大家支持！

特別感謝

感謝Freepik與Ostris！

感謝他們在參數優化上的傑出貢獻！

RED.2 15.2 GB(BF16) 1/8/2025

由 FLUX Aesthetics 增強 LoRA 驅動

華東師範大學 計算智能實驗室

RED.2 美學評估基於DiffSynth-Studio生成理解交互訓練項目ArtAug

論文：https://arxiv.org/abs/2412.12888

• Github：https://github.com/modelscope/DiffSynth-Studio

• 模型：ModelScope，HuggingFace

• 演示：ModelScope，HuggingFace（即將推出）

ArtAug 訓練過程分為：

1. 合成-理解交互：利用圖像生成模型產生圖像後，採用多模態大語言模型（Qwen2-VL-72B）分析圖像內容並提出修改建議，從而再生成高質量圖像。

2. 數據生成與篩選：交互式生成推理時間長且偶有質量不足，故離線生成大批圖像對並篩選用於訓練。

3. 差分訓練：訓練 LoRA 來學習提升前後圖像差異，而非直接訓練增強後數據集。

4. 迭代提升：將訓練後 LoRA 融入基礎模型，多次重覆該過程直至互動算法無明顯提升，各迭代產生的 LoRA 模型合併形成最終模型。

本模型將 Qwen2-VL-72B 的審美理解整合至 FLUX.1[dev]，提升生成圖像品質。

使用建議

CFG 1 | 采樣器 Deis / DPM++2M / Euler | SGM_uniform

不使用加速器下，25 步生成

RED.2 推薦搭配的加速器：RED-AIGC / TDD

目標驅動蒸餾：通過目標時間步選擇與解耦引導的相容性蒸餾

搭配 TDD-distilled RED.2 僅需 4-8 步生成

蒸餾加速器權重縮放至 0.12~0.13

[ 使用 重採樣結合 采樣器 LCM/EulerA 將獲得更佳結果]

此連結內模型為平行關係，非版本升級

本鏈接內模型為並列平行關係，非全部版本升級

各版本差異請參閱右側 ‘About this version’ 清單

以下為模型列表 list of models：

TURBO Reveal2 聖誕首發！Merry Christmas!

(HOTFix v2.1 上傳 - 增強 LoRA 適配)

嘗試在 Reveal NSFW 基礎上結合更多人像素材！

Reveal2 Turbo 8-10 步

基於 Reveal NSFW 結合更多肖像

RedCraft | 红潮 CADS - Reveal2 TURBO

節日快樂，祝大家節日愉快！

本模型未採用任何反蒸餾權重

Does not use any De-distilled weights

PONY Relustion 冬至首發 Winter Solstice Festival

基於高畫質寫實風格的創意優先設計

↳ RedCraft | 红潮 CADS - PONY Relustion

Creative priority design based on high-definition realistic style

距離上一次 PONY 模型發布已逾七個月：

MIST XL Hyper Character Style Model 角色風格模型加速版

有興趣者可回顧首個全網超高速 Hyper-PONY 模型

Reveal NSFW

FLUX.1 DEV 規格的 FP8 FT 模型，主打男女愛情互動與人體藝術：

↳ RedCraft | 红潮 CADS - Reveal NSFW

FLUX.1 DEV FP8 FT 型，涵蓋浪漫愛情動作與人體藝術

Reveal3 ULTRA

(HOTFix v3.2 - PENIS上傳)

結合 FLUX.1 DEV 與反蒸餾技術實現的高清版本迭代：

↳ RedCraft | 红潮 CADS - Reveal3 uncensored

Reveal 反蒸餾品質優化高清更新

Relustion IL NSFW

基於 SDXL 規格全面訓練的 Illustrious XL 真實化 FT 版本：

↳ RedCraft | 红潮 CADS - Relustion IL NSFW

Illustrious XL 真實化 FT，基於 SDXL 完整優化

Relustion ULTRA

基於 Relustion IL 再度加強寫實化的高清版本：

↳ RedCraft | 红潮 CADS - Relustion ULTRA

加強可靠性 IL 的高清寫實版本

Relustion XL

基於 SDXL CADS3 並結合 NSFW 訓練集的高清量化版本：

↳ RedCraft | 红潮 CADS - Relustion XL

高清量化版本，基於 CADS3 與 NSFW 訓練集，用於 FLUX、IL 模型的高清細化

RASCH.1 / 2

兩款不同的 Schnell 反蒸餾 FT 模型，結合 RED.1 風格的高速版本：

↳ RedCraft | 红潮 CADS - RASCH.2

↳ RedCraft | 红潮 CADS - RASCH.1 Forge

ReFLEX NSFW

基於Schnell NF4版本的二次元繪畫模型，特點為結構穩定與提示詞還原精準：

↳ RedCraft | 红潮 CADS - REFLEX NSFW

混合 RED.1 與不同 Schnell 反蒸餾 FT 模型的高速模型

在確保提示詞準確前提下，De-Re-Distilled(DRD) Schnell 模型平衡速度與品質

且蒸餾模型天然具備肢體及畫風穩定性，即使為 4bit 量化版本效果仍佳

6~10GB 顯存佔用，4-8 步出圖，速度極快（特別適合於畫風訓練及建築裝修模型）

De-Re-Distilled (DRD) Schnell 模型兼顧速度與品質

蒸餾模型先天穩定，即使 4-bit 量化版表現理想

6-10GB 顯存需求，4-8步生成，速度飛快

(特別適合藝術風格創建及建築裝飾)

以下為 RedCraft 系列中基礎美學模型 Red.1 的介紹

RedCraft RED.1

BF16 CADS 商業與廣告設計系統

可能為當前快速出圖（10步以內）BF16 模型中，品質較佳且細節豐富的基礎版本。

優質步數 10-20，部分細節超越 Flux 系列，逼近 20B 參數模型。

基於 METAFILM AI - 商業與廣告設計系統，合併 flux-dev-de-distill，由 ComfyUI、Block_Patcher_ComfyUI、ComfyUI_essentials 等工具微調。推薦 10-20 步。較其他12B模型有顯著質量提升。

基於

De-Distill & CADS 商業素材 FP16

支持 試用 ComfyUI WebUI 在線生成

10-20 步 Euler / DPM++2M | beta / SGM_Uniform

CFG 設置為 3-3.5

實際 CFG 設置需要（忽略引導或者設為0）

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名稱含 AIO（All in one）版本包含 UNET + VAE + CLIP L + T5XXL (fp8)，亦作為 Checkpoint 或 Compact 版本推廣。

在 ComfyUI 使用 BNB NF4 與GGUF 量化需要安裝特製節點以支持特殊模型加載：

• GGUF： https://github.com/city96/ComfyUI-GGUF

• NF4 + LoRA 支援：https://github.com/bananasss00/ComfyUI_bitsandbytes_NF4-Lora

• （過期）NF4 UNET：https://github.com/DenkingOfficial/ComfyUI_UNet_bitsandbytes_NF4

• （過期）NF4 AIO Checkpoint：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI_bitsandbytes_NF4

使用 UNET 版本需配合 文本編碼器（Text Encoders）與 VAE，若無請下載：

• T5XXL - CLIP L： https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/tree/main

• GGUF T5XXL：https://huggingface.co/city96/t5-v1_1-xxl-encoder-gguf

• VAE： https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-schnell/tree/main/vae

請將模型放至 "models/diffusion_models" 或 "models/unet"，兩個文本編碼器放置於 "models/clip"，VAE 放於 "models/vae" 資料夾。

於 ComfyUI 中使用標準 flux 工作流程，或新增 "Load Diffusion Model"、"DualClipLoader" 及 "Load VAE" 節點，替代普通權重載入器，完成設置。

於 Forge 中，設定選項 "Diffusion in low bits" 為 "bnb-nf4"。

感謝 city96 提供 gguf 量化腳本。 
感謝 Reddit 用戶 a_beautiful_rhind 提供 bnb 量化腳本。

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同樣推薦使用大楊老師的 8bit 微調版本：

Flux1-DedistilledMixTuned-V1 - v1.0 fp8 | Flux Checkpoint | Civitai

目前找到最符合官方基準風格且生成效果最優的加速模型

推薦：

UNET 版本（僅模型）需搭配文本編碼器與 VAE，推薦下列 CLIP 與文本編碼器以獲得更佳提示引導效果：

• 長 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：需安裝支持 GGUF 模型的節點，https://github.com/city96/ComfyUI-GGUF

簡易工作流程：非常簡單的工作流程如下，無需其他 ComfyUI 自訂節點（GGUF 版本請採用 city96 的 UNET Loader(GGUF) 節點）：

感謝：

https://huggingface.co/wikeeyang，Wikee Yang 精心微調 8-bit 模型並提供模型資訊，請至：

wikeeyang/Flux.1-Dedistilled-Mix-Tuned-fp8 · Hugging Face

https://huggingface.co/Anibaaal，Flux-Fusion 是一個極佳的混合與調優模型。

https://huggingface.co/nyanko7，Flux-dev-de-distill 是一個出色的實驗性項目！感謝 inference.py 腳本。

https://huggingface.co/MonsterMMORPG，Furkan 分享多個 Flux.1 模型測試與調優課程，包含針對反蒸餾模型之特殊測試。

https://github.com/cubiq/Block_Patcher_ComfyUI，cubiq 的 Flux Block 修補采樣器幫助我大量測試 Flux.1 區塊參數對圖像生成的影響。其ComfyUI_essentials包含 FluxBlocksBuster 節點，方便調整區塊值，值得讚賞！

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，原生支持 GGUF 量化模型。

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

境內已發布於 Modelscope 魔搭社區，體驗高速下載！

RedCraft | 红潮 CADS 商業與廣告設計系統 · 模型庫

全網唯一支持反蒸餾 FLUX 模型在線生成平臺（社群免費）：

AIGC 專區 - 圖像生成 · 魔搭社區 Model: qijitech/RedCraft-12b-10steps-FP16-AIGC

唯一支持反蒸餾 FLUX 模型在線生成的平台（社群免費）。

即將上線 Huggingface.co

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如遇測試問題請留言，業務合作請查看個人主頁 +V Zyuan980

做好工具人 服務藝術家 更多詳情：https://x1f3ewlrcf.feishu.cn/wiki/BjJ1waQaLitPB4k7Lbvc0MaVnzb?fromScene=spaceOverview&open_tab_from=wiki_home

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