Flux.1 模型安装使用

前言

Flux 是一款由黑森林实验室（Black Forest Labs）推出的先进图像生成模型，专为高质量文生图与图生图任务设计，具有极高的画面细节保留与风格一致性表现。该模型融合了黑森林实验室在风格迁移、控制生成、多模态融合等领域的技术积累，适用于摄影艺术、原画创作、商业广告等多种创意场景。黑森林实验室致力于推动 AI 图像创作工具的发展，通过 Flux 等产品，为专业用户提供更自由、精准且高效的视觉表达能力。

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Flux官方版本介绍

flux官方虽然推出了3个版本，但能下载的只有2个版本。Flux仓库：https://github.com/black-forest-labs/flux

• Flux Pro：最先进的性能图像生成，在提示跟随、视觉质量、图像细节和输出多样性方面出色（不能下载）

• **Flux Dev：**性能与Pro版本最接近，但适合有高性能显卡的用户。（推荐）

• Flux Schnell：最快的模型，响应速度快，配置要求低。

官方版本最低显存要求8GB。6GB显存的可以试试量化版，比如GGUF版本。

Flux官方以及开源社区可下载版本

模型名称	作者	融合特性
Flux.1 Dev\Schnell	Black Forest Labs	需要下载 CLIP、VAE、UNET等几个模型
Flux.1 Dev FP8\Schnell FP8	ComfyUI	融合 Clip 及 VAE,仅需要下载一个模型
Flux.1 Dev FP8\Schnell FP8	Kijai	需要下载 CLIP、VAE、UNET等几个模型
Flux.1 Dev BNB NF4 V1	lllyasviel	融合 Clip 及 VAE,仅需要下载一个模型,需要安装ComfyUI_bitsandbytes_NF4插件
Flux.1 Dev BNB NF4 V2	lllyasviel	融合 Clip 及 VAE,仅需要下载一个模型,需要安装ComfyUI_bitsandbytes_NF4插件
Flux.1 Dev GGUF\Schnell GGUF	City96	需要下载 CLIP、VAE、UNET等几个模型 ,需要安装ComfyUI-GGUF插件

大多数用户更倾向于使用 FP8 版本，不仅因为它大幅降低了显存占用，更因其在实际生成中表现出优秀的出图质量与稳定性，在轻量化与高质量之间取得了良好平衡，成为当前 Flux 模型中最受欢迎的版本之一。（一般大多数使用kijai版以及ComfyUI FP8版本）

原始版/kijai Flux.1示例

将原始版和 Kijai 版放在一起，是因为它们的使用方式基本相同：两者的 Flux 模型都未融合 CLIP、VAE 等核心组件，因此在使用时仍需额外下载并配置这些依赖模型，整体部署过程相对复杂。区别在于，Kijai 版提供了 FP8 轻量版本，在显存占用和运行效率上更具优势。

clip模型下载

模型名称	大小	说明	Link
clip_l.safetensors	246 MB	CLIP文件	下载
t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors (推荐)	4.89 GB	低显存 (8-12GB)	下载
t5xxl_fp16.safetensors	9.79 GB	高显存，超过 32GB .	下载

• 下载clip_l.safetensors

• t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors和t5xxl_fp16.safetensors中任选一个。

  下载后都放置ComfyUI/models/text_encoders文件夹。

VAE模型下载

文件名称	文件尺寸	下载链接
ae.safetensors	335 MB	下载

下载后放置ComfyUI/models/vae文件夹

FLux模型下载

文件名称	文件尺寸	下载链接	备注
flux1-schnell.safetensors	23.8GB	Download	低显存用户
flux1-dev.safetensors	23.8GB	Download	高显存用户
flux1-dev-fp8.safetensors	11.9GB	Download	更推荐

选择一个下载后放置ComfyUI/models/unet文件夹。

ComfyUI Flux.1 FP8示例

模型名称	文件尺寸	下载链接
flux1-dev-fp8	17.2GB	下载
flux1-schnell-fp8	17.2GB	下载

这里只需要选择一个模型下载即可。然后将模型放置ComfyUI/models/checkpoints文件夹。以flux1-dev-fp8为例。

GGUF Flux.1 示例（更低显存）

使用该版本需要另外安装GGUF插件，插件地址：点击跳转

City96 提供了多个不同质量等级的 GGUF 格式 Flux 模型。如果你在仓库中不确定该选择哪个版本，可以参考以下简单的选择指南：

• 模型名称中的 Q 后面的数字越大，代表模型精度越高，生成图片的质量也越好，但同时显存占用也会更大。例如，Q2 占用显存较低但生成质量较一般，而 Q8 则需要更多显存但能提供更高质量的图像输出。
• 你也可以通过模型文件的大小来辅助判断：通常文件越大，意味着模型精度越高，对应的生成质量和资源需求也会更高。

模型下载

1. 下载 Flux GGUF dev 模型并将模型文件放置在 comfyui/models/unet 目录下
2. 下载 t5-v1_1-xxl-encoder-gguf,并将模型文件放置在 comfyui/models/clip 目录下
3. 下载 clip_l.safetensors 并将模型文件放置在 comfyui/models/clip 目录下
4. 下载 ae.safetensors 并将模型文件放置在 comfyui/models/vae 目录下

其中clip_l.safetensors和ae.safetensors模型是通用的，如果在之前下载过，这里无需下载。