FLUX.2-dev是由black-forest-labs开发的图像生成和编辑模型，已转换为GGUF格式，专为图像生成任务优化，采用扩散模型架构，支持在ComfyUI框架中使用。

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UltraFlux是一款基于Flux的扩散变换器，专门用于原生4K文本到图像生成。它通过数据、架构和损失的协同设计，能够在各种不同纵横比下保持一致的图像质量。

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本项目是基于Flux架构的文本到图像模型Nepotism的量化版本，采用SVDQuant技术进行优化。提供了INT4和FP4两种量化格式，分别适用于不同世代的GPU硬件，在保持图像生成质量的同时显著减少模型大小和内存占用。

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这是一个基于RouWei-0.8的实验性预训练模型，采用16通道潜在空间架构，使用Flux自动编码器。该模型旨在以较低计算成本实现更精细的图像细节，同时保留原有模型的知识和性能。

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这是基于Danrisi的Flux架构文本到图像模型UltraReal Fine-Tune的Nunchaku量化（SVDQ）版本。该模型提供了两种量化格式：INT4适用于非Blackwell架构GPU（50系列之前），NVFP4适用于Blackwell架构GPU（50系列），旨在降低硬件需求同时保持图像生成质量。

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这是Project0模型的SVDQ量化版本，基于Flux Dev和Flux Krea创建的文本到图像模型。该模型提供了多种量化格式，针对不同GPU架构进行了优化，包括INT4和FP4量化版本，适用于Blackwell和非Blackwell GPU用户。

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基于J1B的Flux.1-Dev开发的文本到图像生成模型的量化版本，采用SVDQuant技术进行优化，提供INT4和FP4两种量化格式，适用于不同GPU架构的用户。

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基于Flux.1开发的文本到图像生成模型的SVDQ量化版本，提供INT4和FP4两种量化格式，针对不同GPU架构优化，在保持图像质量的同时显著减少显存占用和提升推理速度。

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CenKreChro-SVDQ是基于CenKreChro文本到图像模型的量化版本，采用SVDQuant技术进行优化。该模型结合了Chroma和Flux Krea的优势，提供了高效的图像生成能力，特别针对不同GPU架构进行了优化。

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Chroma1-HD是基于FLUX.1-schnell架构的文本到图像生成基础模型，拥有89亿参数，采用Apache 2.0开源许可。该模型专为微调设计，为开发者和研究人员提供了强大的图像生成基础，支持创建各种专业化的视觉内容。

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Peyton是一个基于FLUX.1-dev架构的文本到图像生成模型，支持LoRA和Diffusers技术，能够通过特定触发词生成相关图像内容。

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Krea的GGUF量化版本是基于FLUX.1架构的文本到图像生成模型，通过GGUF量化技术优化了模型大小和推理效率，支持通过diffusers库、ComfyUI和gguf-connector等多种方式运行。

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Chroma1-Base是一个拥有89亿参数的文生图基础模型，基于FLUX.1-schnell架构构建，采用Apache 2.0许可证。该模型专为微调设计，为开发者、研究人员和艺术家提供强大而中立的基础，用于创建专门的生成模型。

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专注于超高清写实摄影风格的图像生成模型，基于Flux架构训练，能生成细节丰富、真实感强的摄影风格图像

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FLUX.1-dev是一个基于通量模型的文本生成图像模型，支持LoRA技术和扩散模型架构，专注于生成等距视角的3D图标。

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这是一个基于Flux架构的图像生成模型，专门用于生成逼真的业余摄影风格图像。模型支持多种参数设置和版本选择，能够根据文本描述生成具有复古博客和Flickr风格的摄影作品。

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这是一个基于LoRA技术的文本生成图像模型，专门用于生成Amber Heard的逼真高质量照片。模型基于FLUX.1-dev架构，通过特定触发词'ohwx'来激活图像生成功能。

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这是一个基于LoRA和Diffusers技术的文本到图像生成模型，专门用于生成具有80年代幻想电影风格的图像。模型基于FLUX.1-dev架构，能够根据特定触发词创造出怀旧而神秘的电影画面效果。

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霓虹灯标志LoRA模型基于Flux.1 D架构，专门针对管道霓虹灯标志图像进行训练。该模型在生成文本相关的霓虹灯标志方面表现出色，同时也能生成图标和表情符号，为图像生成带来独特的霓虹灯风格效果。

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FLUX.1-schnell 是一个文本生成图像的模型，基于 FLUX 架构，适用于快速生成高质量图像。