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我最近在ComfyUI中使用了Flux的GGUF模型来生成图像。它的速度令人印象深刻，并且仅在8GB的VRAM中就能流畅运行。我很想知道你们对这可能开启的新可能性有何看法。

https://github.com/city96/ComfyUI-GGUF https://huggingface.co/city96/FLUX.1-dev-gguf

讨论总结

本次讨论主要聚焦于Flux.1模型转换为GGUF格式后在图像生成领域的应用。参与者们探讨了量化对图像模型和语言模型的不同影响，以及不同量化级别（如FP16、FP8、NF4和Q4）对图像质量的具体影响。此外，讨论还涉及了模型在不同平台上的兼容性问题，如是否能在llama cpp上使用，以及开发者为解决这些兼容性问题所做的努力。总体上，讨论展示了GGUF模型在提高模型可用性和效率方面的潜力，尤其是在资源有限的环境中。

主要观点

  1. 👍 图像模型相比语言模型更受量化影响
    • 支持理由：量化级别从FP16到NF4，虽然细节质量有所下降，但整体图像质量影响不大。
    • 反对声音：FP16到FP8似乎会明显降低质量。
  2. 🔥 Flux和SD3等纯Transformer模型对量化处理更为适应
    • 正方观点：这些模型在量化处理后仍能保持较好的性能。
    • 反方观点：Unet based模型（如旧SD）对量化处理较为敏感。
  3. 💡 量化可以提高模型的运行效率，尤其是在资源有限的环境中
    • 解释：GGUF模型在8GB VRAM下运行流畅，显示出高效率。
  4. 🌟 可以通过函数调用等方式，将LLM与图像生成模型结合，实现多模态应用
    • 解释：这种结合为多模态应用提供了新的可能性。
  5. 🚀 量化模型的训练方法可以进一步优化，以减少量化带来的质量损失
    • 解释：优化训练方法可以提高量化模型的整体性能。

金句与有趣评论

  1. “😂 IlIllIlllIlllIllll：i was under the impression that image models suffer more from quantization compared to language models.”
    • 亮点：反映了量化对不同类型模型的影响差异。
  2. “🤔 kataryna91：Flux (and SD3, Auraflow) are pure transformers like LLMs, so quantization works better for them.”
    • 亮点：指出了纯Transformer模型在量化处理中的优势。
  3. “👀 dreamai87：Sure there is quality loss in-terms of fine details from 16 to nf4 but overall composition and quality wise it’s not very noticeable.”
    • 亮点：强调了量化对图像质量的整体影响有限。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为积极，主要分歧点在于量化对不同类型模型（如图像模型与语言模型）的影响程度。多数评论者认为，尽管量化会带来一定的质量损失，但整体上仍能保持较好的性能，尤其是在资源有限的环境中。这种积极的态度可能源于GGUF模型在提高模型可用性和效率方面的显著效果。

趋势与预测

  • 新兴话题：量化模型的进一步优化和多模态应用的开发。
  • 潜在影响：GGUF模型的广泛应用可能推动图像生成技术的发展，尤其是在资源有限的环境中。

详细内容：

标题：Flux.1 转换为 GGUF 格式在 LLM 领域引发的热议

最近，Reddit 上一个关于 Flux.1 转换为 GGUF 格式的帖子引发了广泛关注。该帖称使用 Flux 的 GGUF 模型在 ComfyUI 中生成图像，速度快且在仅 8GB 的 VRAM 下运行顺畅，并附上了相关链接：https://github.com/city96/ComfyUI-GGUF 、https://huggingface.co/city96/FLUX.1-dev-gguf 。此帖获得了众多点赞和大量评论，引发了关于该模型在图像生成、与其他 LLM 融合、量化效果等方面的热烈讨论。

在讨论中，有人认为图像模型相比语言模型更易受量化影响，应尽量避免 8bpw 在图像模型中的使用。但也有人指出，像 Flux 这类纯变压器模型，量化效果相对较好。还有人好奇 Flux 与 llama、mistral 等其他 LLM 是否存在融合的可能。对于不同量化程度的效果，有人对比了 fp16、fp8、nf4 量化和 gguf q4 后发现，虽然从 16 位到 nf4 位在细节上有质量损失，但整体构图和质量方面的差异不太明显。有人表示 8 位量化效果不错，Q5 与 fp8/q8 几乎相同。

关于运行环境，有人称目前只能在 ComfyUI 中运行，也有人提到在 Forge 上也能运行且支持 lora 补丁。还有人探讨了在 Mac 上运行的方法以及在不同前端的运行情况。对于能否在 llama.cpp 上运行，有人表示这些 GGUF 版本与 llama.cpp 不兼容。

总的来说，这次关于 Flux.1 转换为 GGUF 格式的讨论，呈现了观点的多样性和复杂性。大家在探讨量化效果、运行环境和与其他模型的融合可能性等方面各抒己见，为该技术的发展和应用提供了丰富的思考和见解。