FLUX.1+ComfyUI部署与使用:图像合成技术的新高度
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FLUX.1的版本
FLUX.1是由黑森林实验室([Black Forest Labs](https://blackforestlabs.ai/) )开发,分为3个版本:版本名称 | 优点 |
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【闭源】FLUX.1-pro | 1. FLUX.1中的最顶级的性能 2. 图像生成能力最先进 3. 词汇识别能力强 4. 图像细节、视觉展示好 |
【开源不可商用】FLUX.1-dev | 1. 由FLUX.1-pro提炼 2. 比同大小的标准模型更高效 3. 类似的质量和提示词能力 |
【开源可商用】FLUX.1-schnell | 1. 为本地开发和个人使用量身定制的 2. 生成速度有明显优势 3. 占用内存最小 |
体验地址
丹摩DAMODEL|让AI开发更简单!算力租赁上丹摩!
图片展示
FLUX.1-dev-FP16
FLUX.1-schnell-FP16
FLUX.1-dev-FP8
FLUX.1-schnell-FP8
部署实践流程
创建资源
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首先进入控制台-GPU云实例。
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进入创建页面后在创建实例中选择付费类型,按量支付、包月支付和包日支付。
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选择GPU数量和需求的GPU型号。
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配置数据硬盘的大小,建议扩容至150GB。
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选择安装的镜像,建议选择PyTorch。
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创建密钥对,输入自定义的名称
登录实例
启动JupyterLab,并创建终端。
部署ComfyUI
- 首先我么 要在在终端中执行下面的克隆ComfyUI代码:
# github官方代码仓库
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git
# gitCode-github加速计划代码仓库
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/co/ComfyUI.git
完成后我们就可以看见下面这样式的目录:
-
然后我们在目录中可以看见终端进入
/root/workspace/ComfyUI
。 -
接着我们开始执行以下命令,进行ComfyUI的安装:
cd ComfyUI/
pip install -r requirements.txt --ignore-installed
- 开始启动ComfyUI:
python main.py --listen
服务器成功启动,ComfyUI部署成功!
部署FLUX.1
点击进入ComfyUI官方使用FLUX.1示例
下面是丹摩内网的高速下载方式:
# 下载完整FLUX.1-dev模型
wget http://file.s3/damodel-openfile/FLUX.1/FLUX.1-dev.tar
# 下载完整FLUX.1-schnell模型
wget http://file.s3/damodel-openfile/FLUX.1/FLUX.1-dev.tar
# 下载完整Clip模型
wget http://file.s3/damodel-openfile/FLUX.1/flux_text_encoders.tar
- 我们首先下载完整FLUX.1-dev模型:
wget http://file.s3/damodel-openfile/FLUX.1/FLUX.1-dev.tar
- 这是相应的解压文件:
tar -xf FLUX.1-dev.tar
- 解压后可以在目录中看到下面的两项:
- 然后,我们需要将其中的一些文件移至ComfyUI指定目录:
- 大模型文件
flux1-dev.safetensors
需要移动至/root/workspace/ComfyUI/models/unet/
文件夹中; - vae文件
ae.safetensors
需移动至/root/workspace/ComfyUI/models/vae/
文件夹中。
# 进入解压后的文件夹
cd /root/workspace/FLUX.1-dev
# 移动文件
mv flux1-dev.safetensors /root/workspace/ComfyUI/models/unet/
mv ae.safetensors /root/workspace/ComfyUI/models/vae/
- 接下来下载完整Clip模型:
# 进入JupyterLab根目录
cd /root/workspace
# 下载文件
wget http://file.s3/damodel-openfile/FLUX.1/flux_text_encoders.tar
- 解压文件:
tar -xf flux_text_encoders.tar
- 把其中的一些文件移至ComfyUI指定目录:
# 进入解压后的文件夹
cd /root/workspace/flux_text_encoders
# 移动文件
mv clip_l.safetensors /root/workspace/ComfyUI/models/clip/
mv t5xxl_fp16.safetensors /root/workspace/ComfyUI/models/clip/
以上就是整个的部署流程!!!
使用心得
强大的性能与便捷的部署
FLUX.1 模型的性能令人惊叹,其训练参数高达 120 亿,在图像质量、提示词的准确跟随、尺寸适应性、排版以及输出的多样性方面,超越了市场上众多流行模型。而整个部署过程,虽然步骤较多,但只要按照教程逐步操作,也能较为顺利地完成。丰富的版本选择
FLUX.1 分为闭源的 FLUX.1-pro、开源不可商用的 FLUX.1-dev 和开源可商用的 FLUX.1-schnell 三个版本,满足了不同用户的需求。这让用户可以根据自身的使用场景和目的,灵活选择适合自己的版本。
资源配置的灵活性
在创建资源时,能够根据短期或长期需求选择付费类型,还能根据实际情况选择 GPU 数量、型号以及数据硬盘大小等,这种灵活性为用户提供了很大的便利。
遇到的问题与解决
在部署过程中,可能会遇到一些报错,比如依赖冲突等问题。但只要按照提示,先卸载冲突包,再次安装依赖,问题通常都能得到解决。
期待与展望
总的来说,FLUX.1 + ComfyUI 为图像生成和处理带来了全新的体验。期待未来能有更多优化和功能的拓展,让使用更加便捷和高效。