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ComfyUI Flux.1​​ Dev与Schnell模型和工作流使用

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  • 2025-10-20
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内容 隐藏
1 Flux.1 模型分类
1.1 黑森林实验室（官方版本）
1.2 开源社区版（非官方版本）
2 ComfyUI Flux.1 dev 模型使用方式（官方版）
2.1 官方版——模型文件列表
2.2 官方版——工作流
3 ComfyUI Flux.1 dev 模型使用方式（社区开源版）
3.1 Kijai/flux-fp8 dev
3.2 city96/FLUX.1-dev-gguf
4 总结 （黑森林实验室dev VS flux-fp8 VS FLUX.1-dev-gguf）
5 Dev与Schnell模型的核心差异
5.1 效果比较
5.2 FLUX.1 Dev模型：平衡性能与效率的专业选择
5.3 FLUX.1 Schnell模型：快速迭代的个人使用首选

Flux.1 模型分类

黑森林实验室（官方版本）

Flux.1 是由 Black Forest Labs 黑森林实验室推出的文生图模型套件(多个版本)，Flux.1具有出色的文字生成能力和语言理解能力。 FLUX.1 在视觉质量、图像细节方面有显著优势，比如文字生成、复杂构图、人手描绘等方面表现良好。其手部细节得到了优化与增强，相比 Stable Diffusion 模型的畸形手指，FLUX.1 模型要正常得多。图像质量也有所增强，拉近了和最强文生图软件 Midjourney 的距离。

|模型名称|功能|作用|特点|
|-|-|-|-|
|FLUX.1 Pro|非开源版本|-|-|
|FLUX.1-dev (Flux.1D)| 基础文生图模型| 高质量的文本到图像生成，是系列的基础。 |从零开始创作多样化图像。|
|FLUX.1 Kontext |智能图像编辑| 支持“文本+图像”指令编辑，角色一致性极强，多轮编辑不“变脸”。 |人物换装、换背景、老照片修复、修改图片中的元素。
|FLUX.1 Krea| 摄影级真实感 |主打减少“AI味”，在光影、材质质感上表现突出，追求自然和中性的美学。| 生成需要以假乱真的产品静物、风景或人像照片。
|FLUX.1 Schnell| 高速生成 |生成速度极快，在保证一定质量的前提下，大幅提升效率。| 需要快速出图、生成创意草稿或设备性能有限的场景。需要快速出图生成创意草稿或设备性能有限的场景。

开源社区版（非官方版本）

Flux.1在绘画能力上有不错的进步，但代价是需要更高的配置要求，为了让低配显卡也可以使用，开源社区出现了一些优化版本。

  • ComfyUI FP8 版本
  • Kijai FP8 版本
  • lllyasviel BNB NF4 V2 版本
  • City96 GGUF 版本

这些社区版本不需要全部下载，根据显卡性能选择合适的配置即可。

ComfyUI Flux.1 dev 模型使用方式（官方版）

官方版——模型文件列表

模型名称大小说明下载链接
clip_l.safetensors246 MBCLIP文件开源社区下载 提取码: ksen
t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors4.89 GB低显存 (8-12GB)开源社区下载 提取码: bhnc
t5xxl_fp16.safetensors9.79 GB高显存，超过 32GB开源社区下载 提取码: 2ugx

储存路径 ComfyUI/models/text_encoders/

模型名称大小说明下载链接
ae.safetensors335 MBVAE 模型开源社区下载 提取码: ymaf

储存路径 ComfyUI/models/vae/

文件名称文件尺寸说明备注
flux1-schnell.safetensors23.8GBUNET 模型 低显存使用开源社区下载 提取码: sq71
flux1-dev.safetensors23.8GBUNET 模型 高显存使用开源社区下载 提取码: 5am1

储存路径 ComfyUI/models/unet/

官方版——工作流

图片中含有工作流

Flux.1 dev官方版——工作流
A young Asian woman with long black hair, a light blue camisole dress, and a white open cardigan, white thigh-high stockings. She is sitting on a white modern sofa, legs crossed, gently pulling her cardigan with her left hand. The composition places her on the right side of the frame. In the background, a cozy living room with light-colored curtains and a dark wood door. Soft, natural lighting, a clean and fresh aesthetic, pastel color palette (blue and white). Photorealistic, high detail, 4k.

ComfyUI Flux.1 dev 模型使用方式（社区开源版）

Flux.1 Dev FP8 和 Flux.1 Dev GGUF 共用官方的以下文件，不需要重复下载
– clip_l.safetensors
– t5xxl_fp16.safetensors
– t5xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors
– ae.safetensors

开源社区的优化版本很多，这里仅介绍 Kijai/flux-fp8 和 city96/FLUX.1-dev-gguf

Kijai/flux-fp8 dev

项目地址：https://huggingface.co/Kijai/flux-fp8/tree/main
百度网盘：https://pan.baidu.com/s/1kg-fe58NBQHwJrx1ShK9vA?pwd=d9bm 提取码: d9bm

特点：
– Flux.1 Dev FP8 不可商用
– Flux.1 Schnell FP8 可商用
– 支持ControlNet 以及 LoRA
– 融合 Clip 及 VAE
– 最小现存要求 8G

特性对比flux1-dev-fp8flux1-schnell-fp8
基础模型基于 FLUX.1-dev（高质量版）基于 FLUX.1-schnell（快速版）
核心优势图像细节和整体质量更接近原版 dev，表现均衡生成速度极快，比原版 dev 模型快3倍以上
显存需求约 8-12 GB约 6-8 GB，要求更低
生成速度较快（例如在RTX 4090上约3.1秒/张)极快（例如在RTX 4090上约2.4秒/张)
图像质量高，细节保留较好良好，为追求速度略有妥协，但仍远胜许多其他模型
适用场景对图像质量有较高要求，同时希望提升生成效率的场景实时生成、快速迭代创意、硬件配置有限或对速度极度敏感的场景

储存路径 ComfyUI/models/diffusion_models/
flux1-dev-fp8（质量好） 和 flux1-schnell-fp8（速度快） 二选一下载
模型文件列表如下

模型文件名基础模型 / 类型FP8 格式核心特点与用途近似大小建议显存
flux1-dev-fp8.safetensorsFLUX.1-dev (通用高质量)未明确指定 (通常为 E4M3FN)通用平衡之选，质量与速度的均衡点~11.9 GB≥ 12 GB
flux1-dev-fp8-e4m3fn.safetensorsFLUX.1-dev (通用高质量)E4M3FN (高精度)侧重图像细节和精度，适合对质量要求高的场景~11.9 GB≥ 12 GB
flux1-dev-fp8-e5m2.safetensorsFLUX.1-dev (通用高质量)E5M2 (大动态范围)侧重数值稳定性，处理高对比度、复杂光影场景有优势~11.9 GB≥ 12 GB
flux1-schnell-fp8-e4m3fn.safetensorsFLUX.1-schnell (极速版)E4M3FN速度最快，适合快速迭代或硬件配置有限的情况~11.9 GB~8 GB
flux_shakker_labs_union_pro-fp8_e4m3fn.safetensors特殊混合模型 (如 Union Pro)E4M3FN可能集成了多种风格或能力，用于特定生成效果——
flux-vae-bf16.safetensorsVAE 组件 (图像解码器)BF16 (非FP8)专用组件，负责将潜空间数据解码为最终图像~335 MB依赖主模型

工作流

Kijai/flux-fp8 dev 工作流
A young Asian woman with long black hair, a light blue camisole dress, and a white open cardigan, white thigh-high stockings. She is sitting on a white modern sofa, legs crossed, gently pulling her cardigan with her left hand. The composition places her on the right side of the frame. In the background, a cozy living room with light-colored curtains and a dark wood door. Soft, natural lighting, a clean and fresh aesthetic, pastel color palette (blue and white). Photorealistic, high detail, 4k.

city96/FLUX.1-dev-gguf

项目地址（Flux.1 Dev GGUF）：https://huggingface.co/city96/FLUX.1-dev-gguf/tree/main
项目地址（Flux.1 Schnell GGUF）：https://huggingface.co/city96/FLUX.1-schnell-gguf/tree/main
项目地址（t5-v1_1-xxl-encoder-gguf）：https://huggingface.co/city96/t5-v1_1-xxl-encoder-gguf
ComfyUI-GGUF插件下载： https://github.com/city96/ComfyUI-GGUF
百度网盘（Flux.1 Dev GGUF）：https://pan.baidu.com/s/13T_nwtDutknqefs0vIM4mQ?pwd=bt4g 提取码: bt4g
百度网盘（t5-v1_1-xxl-encoder-gguf）：https://pan.baidu.com/s/1XrffwarKNPO5FbdP-NHGJQ?pwd=uyx2 提取码: uyx2

特点：
– Flux.1 Dev FP8 不可商用
– Flux.1 Schnell FP8 可商用
– 支持ControlNet 以及 LoRA
– 需要下载 CLIP、VAE、UNET等几个模型
– 需要安装ComfyUI-GGUF插件
– 最小现存要求 6G

特性对比Flux.1 Dev GGUFFlux.1 Schnell GGUF
核心定位高质量输出，细节丰富，提示词遵循能力强极速生成，适合快速迭代和创意草稿
生成质量高，更接近原版Dev模型，细节和光影表现更好良好，为追求速度在复杂度和细节上有所妥协
生成速度较慢（例如在CPU上可能需要数十分钟）极快，通常仅需 4-8步 采样即可完成
显存需求相对较高（例如Q5版本需约10GB）相对较低（例如Q4版本需约6GB即可运行）
推荐步数建议20步左右以获得最佳质量建议4-8步
量化选择提供Q2到Q8等多种量化级别，用户可根据显存和質量要求选择同样提供多种量化级别，如Q4_0等，兼顾速度与资源占用

Flux.1 Dev GGUF文件列表，根据显卡配置选择合适的量化版本
储存路径 ComfyUI/models/diffusion_models/

量化级别近似模型大小最低显存需求生成质量适用场景
Q2_K / Q3_K2.5GB – 3.5GB约 6GB基础至良好显存严重受限（如6GB），追求最快速度，对质量要求不高。
Q4_0 / Q4_K_M约 4.0GB – 4.3GB约 8GB好至很好最受欢迎的平衡点。8GB显存用户的理想选择，在速度和质量间取得良好平衡。
Q5_0 / Q5_K_M约 4.9GB – 5.1GB约 10-12GB优秀至极好拥有12GB显存（如RTX 3060/4070），希望获得接近原版高质量输出的用户。
Q6_K约 5.9GB约 12GB+接近原始用于研究或对质量有极高要求，且硬件资源充足。
Q8_0约 7.8GB16GB+无损（原始质量）拥有高端显卡（如RTX 4090），追求最高生成质量，或作为质量基准。

city96/t5-v1_1-xxl-encoder-gguf 文件列表
建议使用** Q5_K_M 或更大的模型**以获得最佳结果
储存路径 ComfyUI/models/text_encoders/

  • t5-v1_1-xxl-encoder-Q3_K_L.gguf【2.46 GB】
  • t5-v1_1-xxl-encoder-Q3_K_M.gguf【2.3 GB】
  • t5-v1_1-xxl-encoder-Q3_K_S.gguf【2.1 GB】
  • t5-v1_1-xxl-encoder-Q4_K_M.gguf【2.9 GB】
  • t5-v1_1-xxl-encoder-Q4_K_S.gguf【2.74 GB】
  • t5-v1_1-xxl-encoder-Q5_K_M.gguf【3.39 GB】
  • t5-v1_1-xxl-encoder-Q5_K_S.gguf【3.29 GB】
  • t5-v1_1-xxl-encoder-Q6_K.gguf【3.91 GB】
  • t5-v1_1-xxl-encoder-Q8_0.gguf【5.06 GB】
  • t5-v1_1-xxl-encoder-f16.gguf【9.53 GB】
  • t5-v1_1-xxl-encoder-f32.gguf【19.1 GB】

*工作流+

city96 FLUX.1-dev-gguf 工作流
A young Asian woman with long black hair, a light blue camisole dress, and a white open cardigan, white thigh-high stockings. She is sitting on a white modern sofa, legs crossed, gently pulling her cardigan with her left hand. The composition places her on the right side of the frame. In the background, a cozy living room with light-colored curtains and a dark wood door. Soft, natural lighting, a clean and fresh aesthetic, pastel color palette (blue and white). Photorealistic, high detail, 4k.

总结 （黑森林实验室dev VS flux-fp8 VS FLUX.1-dev-gguf）

|Flux.1|flux-fp8|FLUX.1-dev-gguf|
| - | - | - |
| https://attachment.mechdoglab.cn/2025/10/20251016215827744.png | https://attachment.mechdoglab.cn/2025/10/20251016215922048.png | https://attachment.mechdoglab.cn/2025/10/20251016215930773.png |

ComfyUI Flux.1​​的模型一致性保持的还是可以的，其中FLUX.1-dev-gguf是因为我选择的蒸馏模型比较小，因此产生了差异，但是服装、动作、发型背景基本上是一致的。

你可以通过schnell版本来快速筛选合适的种子，然后使用dev版本产生效果最好的图片。

Dev与Schnell模型的核心差异

Schnell模型工作流
Flux.1 dev官方版——工作流

A young Asian woman with long black hair, a light blue camisole dress, and a white open cardigan, white thigh-high stockings. She is sitting on a white modern sofa, legs crossed, gently pulling her cardigan with her left hand. The composition places her on the right side of the frame. In the background, a cozy living room with light-colored curtains and a dark wood door. Soft, natural lighting, a clean and fresh aesthetic, pastel color palette (blue and white). Photorealistic, high detail, 4k.

效果比较

|Dev | Schnell |
| - | - |
|https://attachment.mechdoglab.cn/2025/10/ctMyGz9LsiCcHrV.png | https://attachment.mechdoglab.cn/2025/10/20251016220202465.png |

维度FLUX.1 DevFLUX.1 Schnell
生成速度较慢（20+步）极快（4步）
硬件要求高（24GB+显存）低（8GB+显存，优化版更低）
图像质量更高（接近Pro）略低（细节略有损失）
使用场景专业开发、高精度创作个人使用、快速迭代
提示词要求需精准提示词（依赖模型理解能力）更灵活（适合新手或快速测试）

FLUX.1 Dev模型：平衡性能与效率的专业选择

Dev模型是FLUX.1系列中的“专业级”版本，由Pro模型通过指导蒸馏技术提炼而来，保留了Pro模型的高质量图像生成能力（如精细的细节、准确的提示跟随），同时在计算效率上进行了优化，适合需要高性价比的开发与创作场景。

  • 性能接近Pro：生成图像的细节丰富度、色彩还原度及提示词准确性均与Pro模型高度一致，能满足专业设计需求；
  • 高效计算：相比Pro模型，Dev模型的推理速度更快，且对硬件资源的要求有所降低（但仍需较高显存）；
  • 无需负面提示词：生成过程中无需额外输入负面提示，简化了创作流程。

硬件要求

  • 原生版本：需24GB+ GPU显存（如NVIDIA RTX 4090），适合专业工作站；
  • 优化版本（如Kijai的flux1-dev-fp8）：通过FP8量化技术降低显存占用，12GB+显存即可运行（如RTX 4070 Ti），适合中高端消费级显卡。

适用场景

  • 适合专业设计师、插画师及开发者进行高质量图像生成、风格化创作或模型二次开发，尤其适合需要频繁调整提示词、追求细节精准度的场景。

FLUX.1 Schnell模型：快速迭代的个人使用首选

Schnell模型是FLUX.1系列中的“轻量级”版本，采用4步蒸馏技术（传统模型需20+步），大幅缩短了生成时间，同时保持了较好的图像质量，适合个人用户、学生及快速原型开发。

  • 极速生成：仅需4步即可完成图像生成，比Dev模型快5-10倍，适合快速迭代创意；
  • 低资源占用：优化后的模型对显存要求更低（如flux1-schnell-fp8需8GB+显存），普通消费级显卡（如RTX 3060）即可运行；
  • 质量均衡：虽因步骤减少略有细节损失，但仍能保持较高的图像清晰度与提示词遵循度，满足日常创作需求。

硬件要求

  • 原生版本：需8GB+ GPU显存（如RTX 3060），适合入门级显卡；
  • 优化版本（如Kijai的flux1-schnell-fp8）：进一步降低显存占用，4GB+显存也可尝试（需调整图像尺寸）。

适用场景

  • 适合个人用户进行快速图像生成（如头像、插画、表情包）、创意原型设计或学习扩散模型原理，尤其适合时间有限、追求效率的场景。