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FLUX.1-dev-gguf

ComfyUI环境下的高效量化图像生成模型

FLUX.1-dev-gguf是black-forest-labs/FLUX.1-dev模型的GGUF量化版本,主要用于文本到图像的生成。此模型与ComfyUI-GGUF自定义节点完全兼容,并严格遵守原始许可条款。它为ComfyUI环境中的图像创作者提供了高效的生成工具。模型文件可以轻松部署到ComfyUI/models/unet目录中。通过量化技术,FLUX.1-dev-gguf在保持原模型性能的同时,提高了运行效率,使其成为图像生成任务的理想选择。

Wizard-Vicuna-30B-Uncensored-GGUF - 多平台兼容的高效AI模型格式
GGUFGithubHuggingfaceWizard Vicuna 30B Uncensored人工智能助手开源项目数据集模型量化模型
GGUF格式是llama.cpp团队于2023年8月推出的新模型格式,取代了不再支持的GGML。该项目提供多种量化方法及格式,以优化在llama.cpp、text-generation-webui等多平台上的使用。用户可以选择最合适的模型,通过支持GPU加速的客户端和库实现高效下载和使用。这些模型兼容多种第三方UI和库,有助于增强人工智能推理和应用开发的性能。
FluxAI.art - Flux.1 AI图像生成器:文本转化为高质量图像的强大工具
AI工具AI绘图Black Forest LabsFlux.1人工智能图像生成
FluxAI.art提供由Black Forest Labs开发的Flux.1 AI图像生成器在线服务。平台包含专业版、开发版和快速版三种模型,用户可通过文本描述生成高质量逼真图像。Flux.1采用混合架构和流匹配技术,在图像质量、提示词遵循度和生成速度方面表现优异,是艺术家、设计师和开发者的理想AI图像创作工具。
Qwen2-7B-Instruct-GGUF - 高效量化AI模型 多平台支持 便捷本地部署
GGUFGPU加速GithubHuggingfaceQwen2-7B-Instruct开源项目文本生成模型模型量化
Qwen2-7B-Instruct-GGUF是Qwen2-7B-Instruct模型的GGUF格式量化版本。该模型支持2至8比特量化,可在llama.cpp、LM Studio等多个平台上本地部署。GGUF格式具有高效性能和广泛兼容性,便于在个人设备上进行AI文本生成。该项目为用户提供了多种比特率的量化选项,以适应不同的硬件环境和性能需求。
FLUX.1-dev-Controlnet-Inpainting-Beta - FLUX.1-dev提供高分辨率的图像修复与细节优化
FLUX.1-devGithubHuggingfaceInpainting分辨率支持图像生成开源项目模型模型优化
FLUX.1-dev ControlNet模型显著提升图像修复与生成效果,支持1024x1024分辨率,增强细节与提示控制。兼容FLUX.1 Turbo Alpha,优化创建流程,适用ComfyUI工作流,通过灵活调节参数实现多样化生成效果,适合追求更高细节控制的用户。
deepseek-coder-33B-instruct-GGUF - DeepSeek Coder 33B Instruct模型GGUF量化版本
AI编程助手Deepseek CoderGGUFGithubHuggingfacellama.cpp开源项目模型量化
本项目提供DeepSeek Coder 33B Instruct模型的GGUF量化版本。GGUF是llama.cpp团队开发的新格式,替代了旧有的GGML。该模型专注于计算机科学领域,不回答政治敏感或安全隐私等无关问题。项目包含多种量化参数选项,支持CPU和GPU推理,兼容多种第三方界面和库。用户可根据硬件配置和使用需求选择适合的量化版本。
Luna-AI-Llama2-Uncensored-GGUF - 开源Llama 2模型的GGUF量化版本
GGUFGithubHuggingfaceLlama人工智能开源项目文件格式模型量化压缩
这是Tap-M开发的Luna AI Llama2 Uncensored模型的GGUF量化版本。项目提供了2-8比特不同量化级别的模型文件,支持CPU和GPU推理,可与llama.cpp及主流UI框架配合使用。模型基于cc-by-sa-4.0和Meta Llama 2双重许可协议发布。
FLUX.1-dev-LoRA-AntiBlur - FLUX.1-dev基础上的深度景深增强LoRA模型
AI绘图FLUX.1-devGithubHuggingfaceLoRA图像生成开源项目模型深度景深
FLUX.1-dev-LoRA-AntiBlur是一个基于FLUX.1-dev的LoRA模型,旨在增强图像的深度景深效果。该模型能在保持图像质量的同时显著提升景深,并可与ControlNet等其他组件结合使用。模型使用简便,无需触发词,在diffusers中推荐使用1.0到1.5的缩放比例。用户可以通过Python代码进行本地推理,也可以在Shakker AI平台上在线生成图像。
flux-controlnet-depth-v3 - 基于深度控制网络的1024分辨率图像生成控制器
ControlNetFLUXGithubHuggingface人工智能生成图像深度控制图形工作流开源项目模型
FLUX.1-dev模型的Depth ControlNet控制器,专注于1024x1024分辨率的图像生成控制。v3版本在真实度方面有显著提升,集成ComfyUI支持,提供训练脚本、配置文件和推理演示。项目支持通过GitHub仓库和ComfyUI工作流快速部署使用。
Llama-3-Smaug-8B-GGUF - Llama-3-Smaug-8B模型的GGUF格式文件 支持多级量化
GGUF模型GithubHuggingfaceLlama-3-Smaug-8B人工智能助手开源项目文本生成模型量化
Llama-3-Smaug-8B-GGUF项目提供abacusai/Llama-3-Smaug-8B模型的GGUF格式文件,支持2-bit至8-bit多级量化。项目介绍了使用llama.cpp加载模型的方法,并概述了GGUF格式及其兼容工具。该资源有助于用户了解GGUF格式,选择适合的工具进行本地部署和文本生成应用。
DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base-GGUF - 文本生成量化模型的高效选择方案
DeepSeek-Coder-V2-Lite-BaseGithubHuggingfacegguf格式开源项目文件下载模型量化高质量模型
该项目通过llama.cpp和imatrix技术对文本生成模型进行量化处理,为不同硬件配置提供优化选择。模型文件允许根据RAM和VRAM大小选择最佳方案,从而提升运行效率。K-quants在多数应用中表现理想,而I-quants提供更优性能但在硬件兼容性上有特定要求。项目提供的工具和文档为用户在进行文本生成任务的过程中提供指导,帮助选择兼顾速度与质量的量化模型。
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