最强AI绘画大模型Flux可以在SDWebUI 上使用了!超便捷的Flux模型使用教程!AI绘画零基础入门到实战教程

大家好,我是画画的小强

目前最强的AI绘画大模型Flux.1 横空出世有段时间了,模型效果也得到了广泛的认可,但是 Stable Diffusion WebUI 官方迟迟没有跟进,据说是因为要修改很多底层的处理机制,加之ComfyUI如火如荼,可能AUTOMATIC1111大佬的心气也不是很高,选择了躺平,又或者是在秘密的憋大招。

不过在开源的AI绘画界还有另一个大佬,那就是 ControlNet 的作者张吕敏,他搞了一个SD WebUI的衍生版:Stable Diffusion WebUI Forge。Flux发布没多久,Forge就开始了相关的支持工作,虽然目前还有很多特性没有得到支持(这也间接说明WebUI支持Flux的改造难度确实很大),比如ControlNet,但是基本的文生图和图生图已经没有什么问题了,喜欢WebUI的同学可以体验下了。

本地部署

Stable Diffusion WebUI Forge 提供了一个一键安装包:安装包下载请扫描免费获取哦
在这里插入图片描述

下载后需要解压,然后进入解压出的文件夹,双击执行 update.bat,将程序升级到最新版本,最后双击执行 run.bat ,启动程序。

其它模型还需要自己手动下载,放到相应的目录中。

使用方法

我这里截了一张在Forge中使用Flux生图的操作过程,大家可以有个基本的认识。

下面分步介绍下:

1、UI

选择Flux。选择不同的UI,下边的一些选项会有所变化,比如宽度和高度、提示词引导系数的默认值等等。

2、模型和VAE/Text Encoder

这里演示用的Flux基础模型自带VAE(潜空间编解码器)和Text Encoder(文本提示词编码器),所以不需要选择VAE/Text Encoder;如果你使用的Flux模型是单独的unet模型,则需要选择VAE和Text Encoder。

Forge支持的Flux基础模型一般有这几种:

  • flux1-dev-bnb-nf4-v2.safetensors 张吕敏大佬搞的unet量化模型。

  • flux1-dev-fp8_unet.safetensors 只包含unet模型。

  • flux1-dev-fp8.safetensors 包含unet、vae和text encoder模型。

这几个模型需要放到 Forge 模型目录的基础模型子目录下。

Forge需要的VAE和Text Encoder模型包括:

  • ae.safetensors Flux使用的VAE模型;

  • clip_l.safetensors 相对传统的文本提示词编码器模型;

  • t5xxl_fp16.safetensors 比较新的文本提示词编码器模型,使用自然语言。

这几个模型需要放到 Forge 模型目录的 vae 子目录下。

这里给出一些模型的搭配组合:

  • flux1-dev-fp8.safetensors

  • flux1-dev-fp8_unet.safetensors + ae.safetensors + clip_l.safetensors + t5xxl_fp16.safetensors

  • flux1-dev-bnb-nf4-v2.safetensors + ae.safetensors + clip_l.safetensors + t5xxl_fp16.safetensors(可选)

3、提示词

只需要正向提示词,Flux目前开放的模型不支持反向提示词。这里演示用的是:

1girl, black hair, smile, a textbox with ‘hello’

4、采样方法和调度器

不是所有的采样方法和调度器都支持Flux。

采样方法我测试了这几个是可以的:

  • DPM++ 2M

  • Euler

  • DPM2

  • [Forge] Flux Realistic(速度快,推荐)

调度器(Schedule type)选择 :Simple、Normal或者SGM Uniform都可以。

5、生成

最后点击生成就可以了,根据机器系统不同,需要的时间会有所差别。

首次生图需要加载模型,可能需要的时间更长一些。

6、其它参数

这里边还有一些其它参数:

  • 宽度和高度:可以根据自己的需要进行调整,Flux模型支持的尺寸可以覆盖SD1.5和SDXL支持的尺寸。

  • 迭代步数:20-30

  • 总批次数:一共生成几次。可以连续生成多次,选择其中最好看的,俗称抽卡。

  • 单批数量:每次生成几张图片,比较消耗显存,显存大的话可以设置的多点。

  • Distilled CFG Scale 和 提示词引导系数:这两个都不能设置的很大,默认就可以了,绝大部分情况下不需要调整。

  • 随机数种子:每次生成都是用不同的随机数,图片会更加多样化。

环境配置

量化之后的Flux模型需要的显存大幅降低,12G显存就能跑起来。

不过要想实现更好的效果,还得是尽量选择损失比较小的模型。演示用的 flux1-dev-fp8 在资源和质量之间取得了一个平衡,推荐大家使用。

资源下载

文章中使用的Flux模型和程序,都已经上传到我整理的 Stable Diffusion 绘画资源中,需要的小伙伴可以看下方扫描免费获取哦

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