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# UNO (Unity and Novel Output) for ComfyUI
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UNO (Unity and Novel Output) 的 ComfyUI 实现,支持 FLUX满血模型。
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它可以在 24GB VRAM 上运行完整版本,并且能够快速运行 FP8 版本。
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## 在线访问
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您还可以在线访问 RunningHub 免费使用此插件和模型。
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https://www.runninghub.cn/post/1910316871583789058
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## 功能特性
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- **更新至作者的最新版本**
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- 支持 `flux-dev-fp8` 和 `flux-schnell-fp8`
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- 注意:`flux-schnell-fp8` 提供较低的一致性但生成速度更快(4 步)
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- **内存优化**通过块交换
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- 通过swap block,支持在24g gpu上跑bf16的flux-dev和flux-schnell
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- **进度条**
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- 实时显示去噪进度
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- **本地模型加载**
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- 不强行去hugginface下载模型,对CN环境更友好
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## 模型配置
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### 目录结构
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模型在根目录的 `config.json` 文件中配置。预期的默认结构为:
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ComfyUI/models
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flux/
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FLUX.1-schnell/
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text_encoder/
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tokenizer/
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text_encoder_2/
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tokenizer_2/
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unet/
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flux1-schnell.sft
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flux1-dev.sft
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vae/
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ae.safetensors
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UNO/
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dit_lora.safetensors
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### 文本编码器和 CLIP 配置
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对于 T5 和 CLIP 模型,有两种组织选项:
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1. **单一目录** (XLabs-AI/xflux_text_encoders 风格):
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- 设置 `"t5-in-one": 1` 或 `"clip-in-one": 1`
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- 文本编码器和分词器在同一个文件夹中
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2. **官方结构** (单独的目录):
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- 设置 `"t5-in-one": 0` 或 `"clip-in-one": 0`
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- 将 `"t5"` 或 `"clip"` 指向父目录
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- 子目录必须遵循官方命名约定:
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- CLIP:`text_encoder` 和 `tokenizer`
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- T5:`text_encoder_2` 和 `tokenizer_2`
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### 其他模型路径
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- **VAE**:
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- 默认:`comfyui/models/vae/`
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- 通过 config.json 中的 `"vae_base"` 配置
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- **FLUX 模型**:
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- 默认:`comfyui/models/unet/`
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- 通过 config.json 中的 `"model_base"` 配置
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- 注意:作者认为当前的 FP8 FLUX 模型存在问题,因此在两种模式下都使用 BF16 模型
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- **DIT-LoRA 模型**:
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- 默认:`comfyui/models/UNO/`
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- 通过 config.json 中的 `"lora_base"` 配置
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## 致谢
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感谢原作者。访问官方仓库:https://github.com/bytedance/UNO
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Reference in New Issue
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