Всем привет))

Если вы читаете этот пост, то скорее всего у вас тоже куча вопросов к этим моделям, которые так неожиданно ворвались в наш уютный нейро мир. А ведь так все просто и понятно до этого было, были модели 1.5 и XL, для каждой было по одному вае и на этом в принципе все, что нужно было для генераций (хотя даже и в этом кто то умудрялся запутаться). А теперь? Fp8, nf4, GGUF со своей квантизацией, да еще клипы, энкодеры... Как говорил один мудрый человек - сам черт ногу сломит.

Но на самом деле все не так уж и страшно, если разложить все по полочкам, а я постараюсь вам в этом помочь)) Ну что, начнем с простого?

Кратко о самой модели FLUX

FLUX - это передовая модель для создания изображений, которая генерирует невероятно реалистичные и детализированные картинки.

Основные особенности FLUX:
- Созданные изображения выглядят почти как настоящие фотографии.

- В основе FLUX лежат современные методы обработки данных и искусственного интеллекта.

- Система использует сложные алгоритмы для анализа и создания изображений.

- Она "изучила" миллионы изображений, чтобы научиться создавать свои.

- FLUX превосходит многие существующие модели по качеству и реализму деталей.

- Она может создавать изображения, которые трудно отличить от настоящих.

- FLUX имеет сложную многоуровневую структуру. Каждый уровень отвечает за определенные аспекты изображения: цвета, формы, текстуры и т.д.

- Когда вы просите FLUX создать изображение, все части модели работают вместе. Это позволяет создавать высококачественный и реалистичный результат.

В целом, FLUX - это мощная модель для создания изображений, которая может воплотить в жизнь практически любую визуальную идею с высокой степенью реализма.

Версии модели FLUX

На сегодняшний день существуют три официальны версии модели FLUX:

- Schnell (что на немецком означает "быстрый"):

Упрощенная версия, требует меньше шагов для выполнения задач, идеальна для быстрых результатов.

- Dev (вероятно, от "Development" - разработка):

Полная модель, обеспечивает более детализированные результаты, подходит для задач, требующих высокой точности.

(Если заглянете в фильтры на Civitai.com то там они будут указаны как: Flux .1 D и Flux .1 S).

- Pro (профессиональная):  Оптимизирована для профессионального использования, предлагает наивысшее качество и производительность, требует мощных видеокарт с большим количеством памяти, предназначена для коммерческого использования и для обычных пользователей пока не доступна. 

Гибридные варианты: Сочетают особенности обеих моделей, позволяют достичь качества Dev с эффективностью Schnell. Пример:

1. flux1-dev-bnb-nf4.safetensors и flux1-dev-bnb-nf4-v2.safetensors:

- Оптимизированы для GPU с 6-12 ГБ памяти;

- Использует формат NF4;

- Включают текстовый преобразователь T5xxl_fp8_e4m3fn, языковую модель CLIP-L в fp16 и VAE в bf16;

- Поддерживает "Distilled CFG Guidance" (ползунок в Forge) с настройками 3,5;

- Оптимизированы для GPU с 6-12 ГБ памяти;

- Не рекомендуется использовать отрицательные подсказки.

BNB-NF4 - это самый "легкий" формат из упомянутых, где:

- "bnb" в названии модели прямо указывает на использование Bitsandbytes - библиотека, которая позволяет выполнять квантизацию модели, то есть уменьшать точность представления весов нейронной сети с целью оптимизации использования памяти.

- "nf4" означает 4-битную квантизацию, что является одной из возможностей BNB, благодаря которой модель генерирует быстрее, и меньше съедает памяти

В отличии от первой версии версия flux1-dev-bnb-nf4-v2 была оптимизирована для устранения необходимости в дополнительном этапе квантования. Она занимает на 0,5 ГБ больше места по сравнению с предыдущей версией, потому что теперь использует формат float32 для хранения данных с полной точностью. Это улучшает точность модели по сравнению с предыдущей версией. Версия v2 не требует второго этапа сжатия, она меньше нагружает систему и немного быстрее выводит результаты.

МИНИМАЛЬНЫЕ ТРЕБОВАНИЯ ДЛЯ МОДЕЛЕЙ:

Для видеокарт с 6-8 ГБ VRAM (RTX 2080 Ti, RTX 3050):

flux1-schnell-bnb-nf4.safetensors. Оптимизирована для быстрой работы на картах с ограниченной памятью.

Для видеокарт с 8-12 ГБ VRAM и выше (RTX 3060, RTX 3070):

flux1-dev-bnb-nf4-v2.safetensors. Баланс между качеством и скоростью, подходит для большинства задач.

Важно!!! Модели NF4 не работают на видеокартах серий 1000 и большинстве карт серии 2000. RTX 2060 Super, 2070 Super, 2080 Super и их Ti версии по некоторым отзывам могут поддерживать NF4 и FLUX, но это не точно, проверяйте, если у вас работают, напишите в комментариях.

Проблема несовместимости LoRA FLUX с моделями BNB NF4

Кто пробовал использовать Lora на моделях nf4 наверное уже заметил, что они не работают, или работают некорректно, эта проблема возникает из-за нескольких факторов:

- Разные форматы квантизации:

LoRA обычно использует fp16 или fp32, BNB NF4 использует 4-битную квантизацию;

- Несовместимость слоев:

LoRA модифицирует определенные слои модели, NF4 квантизация изменяет структуру этих слоев;

- Проблемы с точностью:

NF4 уже сильно сжимает данные. Добавление LoRA может привести к потере критической информации;

- Отсутствие поддержки:

Библиотеки, реализующие LoRA, могут не поддерживать работу с NF4.

Для того что бы лоры заработали на моделях NF4, нужно в интерфейсе в  "Diffusion in Low Bits"  включить bnbnf4 (fp16 LORA):

2. flux1-schnell-fp8.safetensors - оптимизированная контрольная точка Flux-Schnell в формате FP8:

- Оптимизирована для быстрой генерации изображений;

- Использует 8-битное представление чисел с плавающей точкой;

- Значительно уменьшает требования к памяти по сравнению с FP16;

- Обеспечивает высокую скорость работы при незначительной потере качества.

- Уменьшенное количество параметров, меньше слоев или меньше нейронов в слоях.

Schnell жертвует некоторой долей качества и гибкости ради скорости.

Она может быть менее универсальной, чем полная версия Flux.

3. flux1-dev-fp8.safetensors - полная контрольная точка Flux-dev (уменьшенная версия) в формате FP8:

- 8-битное представление чисел с плавающей точкой;

- Занимает меньше памяти, но имеет меньшую точность;

- Позволяет ускорить вычисления и уменьшить требования к памяти;

- Подходит для задач, где не требуется высокая точность;

NVIDIA GeForce GTX 1660 (6 ГБ VRAM)

NVIDIA GeForce RTX 2060 (6 ГБ VRAM)

Рекомендуемые:

NVIDIA GeForce RTX 3050 (8 ГБ VRAM)

NVIDIA GeForce RTX 3060 (12 ГБ VRAM)

NVIDIA GeForce RTX 2070 (8 ГБ VRAM)

Оптимальные:

NVIDIA GeForce RTX 3070 (8 ГБ VRAM)

NVIDIA GeForce RTX 3080 (10 ГБ VRAM)

NVIDIA GeForce RTX 3090 (24 ГБ VRAM)

Любые карты серии RTX 4000

ДОПОЛНИТЕЛЬНО:

Для этих моделей необходимо установить текстовые преобразователи T5 (Text-To-Text Transfer Transformer) -t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors или t5xxl_fp16.safetensors и разместить в верхнем меню вместе с VAE и CLIP, (ссылка на зеркало - VAE, CLIP, t5xxl_fp8_e4m3fn, t5xxl_fp16 )
Путь для VAE (ae) - webui\models\VAE, путь для энкодеров и CLIP -webui\models\text_encoder. 

Основные отличия между t5xxl_fp16 и t5xl_fp8_e4m3fn:

Формат квантизации:

- fp16: 16-битный формат с плавающей точкой;

- fp8_e4m3fn: 8-битный формат с плавающей точкой, где e4 - 4 бита для экспоненты, m3 - 3 бита для мантиссы, fn - нормализованный формат;

Точность и размер файла:

- fp16 обеспечивает большую точность, но занимает больше места;

- fp8_e4m3fn занимает меньше места, но может иметь немного меньшую точность;

Производительность:

- fp8_e4m3fn может работать быстрее на поддерживающем оборудовании из-за меньшего размера данных;

- fp16 может обеспечивать более стабильные результаты в некоторых сценариях.

Подробнее о моделях которым нужны разные дополнительные штуки, можно наглядно посмотреть на странице Forge WebUi

Для nf4 не обязательно добавлять энкодеры как на картинке, но говорят, что с ними модель лучше понимает промпт.

Дальше мы рассмотрим что такое формат GGUF и с чем его едят)) т.е. основные отличия от FLUX
GGUF (GPT-Generated Unified Format) - это новый формат, пришедший на смену GGML, позволяет более эффективно хранить и использовать крупные языковые модели.

А если простым языком, то GUF модели - это те же модели Flux, которые прошли через процесс "упаковки" (квантизации), чтобы стать меньше и эффективнее.

Чтобы понять что такое квантизация, то представьте, что у нас есть большой, тяжелый чемодан (это наша модель Flux). Мы хотим сделать его легче и компактнее для путешествия (то есть для работы в Forge или Comfy). GGUF - это как новый, улучшенный способ упаковки чемодана - более эффективный и универсальный формат, а квантизация - это процесс "сжатия" вещей в чемодане. Мы уменьшаем размер, но стараемся сохранить всё необходимое. В результате мы получаем тот же чемодан (ту же модель), но в более компактном виде. Он занимает меньше места (меньше памяти) и его легче носить (быстрее работает).

Вот основные типы квантизации GGUF, по которым из названия модели вы сможете легко определить, подходит вам модель или нет:

- Q2_K, Q3_K_S/M/L: наименьший размер, высокая скорость, значительная потеря качества;

- Q4_K_S/M: хороший баланс размера и качества;

- Q5_K_S/M: улучшенное качество по сравнению с Q4, незначительное снижение скорости;

- Q6_K: высокое качество, умеренная скорость;

- Q8_0: наивысшее качество, самая низкая скорость.

Рекомендации по выбору GGUF моделей:

если у вас 4-6 ГБ VRAM то подойдут Q3_K_M или Q4_K_S модели

если 8 ГБ VRAM то Q4_K_M или Q5_K_S модели

при 12-16 ГБ VRAM подойдут Q5_K_M или Q6_K модели

а если 24 ГБ VRAM то Q6_K или Q8_0 модели

Модели совместимы с большинством современных видеокарт

работают на картах серий 1000, 2000, 3000 и новее, но я не проверял.

Формат:

Flux: "Родной" формат, как оригинальная версия книги;

GUF: "Сжатая" версия, как электронная книга;

Размер:

Flux: Больше, как толстая книга;

GUF: Меньше, как тонкая книжка с тем же содержанием;

Скорость работы:

Flux: Может быть медленнее, особенно на слабых компьютерах;

GUF: Обычно быстрее, особенно на обычных компьютерах;

Точность:

Flux: Максимальная точность, как высококачественная фотография;

GUF: Немного меньше точность, как фото чуть похуже качеством.

ДОПОЛНИТЕЛЬНО:

Для работы GGUF вам понадобятся те же  энкодеры, Clip и VAE, что и для обычной модели dev (ссылки выше), без них работать не будет.

На этом у меня пока все, если у вас остались вопросы пожалуйста пишите в комментариях, надеюсь объяснил все понятно и ничего не забыл, и вы теперь точно знаете какие модели выбрать)). Спасибо что дочитали, всем творческих успехов с FLUXом)