原贴链接

大家好，

我快速进行了一个测试，比较了各种Flux.1量化模型与全精度模型的表现，简而言之，GGUF-Q8与FP16的相似度高达99%，且只需要一半的VRAM。直接使用它吧。

我使用了ForgeUI（提交哈希：2f0555f7dc3f2d06b3a3cc238a4fa2b72e11e28d）来进行这个对比测试。涉及的模型有：

  1. flux1-dev-bnb-nf4-v2.safetensors，可从https://huggingface.co/lllyasviel/flux1-dev-bnb-nf4/tree/main获取。
  2. flux1Dev_v10.safetensors，可从https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-dev/tree/main获取。
  3. dev-Q8_0.gguf，可从https://huggingface.co/city96/FLUX.1-dev-gguf/tree/main获取。

比较主要关注生成图像的质量。GGUF Q8和FP16在质量上没有明显差异，而BNB nf4则有明显的质量损失。附上一些图片供参考。

GGUF Q8是赢家。它比nf4更快更准确，需要的VRAM更少，且体积大1GB。与此同时，fp16需要大约22GB的VRAM，几乎浪费了23.5GB的磁盘空间，且与GGUF相同。

第一组图像清楚地展示了质量差异。你可以看到GGUF和fp16生成了逼真的金粉，而nf4生成的金粉看起来很假。它没有其他版本那样很好地遵循提示。

我觉得这个例子直观地展示了GGUF_Q8是一个优秀的量化方法。

请分享你们的想法和经验。

image

讨论总结

本次讨论主要聚焦于Flux.1量化模型在图像生成质量、VRAM需求和性能上的比较，特别是GGUF-Q8与FP16的对比。参与者们分享了各自的测试结果和使用经验，讨论了不同量化模型在实际应用中的表现，以及在不同硬件环境下的运行情况。此外，还涉及了工具支持、模型微调和压缩等技术细节。整体上，讨论呈现出对量化技术深入探讨的热情，以及对优化图像生成质量和效率的共同关注。

主要观点

  1. 👍 GGUF-Q8模型在图像生成质量上与FP16几乎相同
    • 支持理由：GGUF-Q8模型所需的VRAM更少，速度更快，准确性更高。
    • 反对声音：有用户指出在特定系统中，NF4模型可能更快。
  2. 🔥 ForgeUI和ComfyUI对GGUF模型的支持
    • 正方观点：ForgeUI最近更新支持GGUF模型。
    • 反方观点：ComfyUI需要通过特定扩展来支持GGUF。
  3. 💡 量化模型在文本生成方面的质量损失
    • 解释：NF4量化在文本生成方面存在明显的质量损失，而FP16版本表现更稳定。
  4. 🚀 GGUF-Q8在不同硬件配置下的表现
    • 解释：在12GB VRAM的RTX 3060上，Q4模型的渲染速度和像素处理速度表现最佳。
  5. 🌟 GGUF-Q8模型的优势和挑战
    • 解释：GGUF-Q8模型在速度和准确性上优于BNB nf4模型，但仍需考虑文本编码器和VAE的完整性。

金句与有趣评论

  1. “😂 Thanks for doing the things I am too lazy to do, the only one that the full model is a clear winner is the last one”
    • 亮点：评论者对作者的测试分享表示感谢，幽默地表达了自己的懒惰。
  2. “🤔 Sometimes the compressed models make changes that I find more aesthetically good.”
    • 亮点：讨论了压缩模型可能带来的美学改进。
  3. “👀 Create a magnificent illustration of an astronaut floating in space getting closer to a giant black hole.”
    • 亮点：分享了一个具有强烈视觉效果的提示示例。

情感分析

讨论的总体情感倾向积极，多数用户对GGUF-Q8模型的性能表示认可，并分享了各自的实验经验。主要分歧点在于不同硬件配置下模型的实际表现，以及工具支持的完善程度。可能的原因包括硬件差异、软件优化不足等。

趋势与预测

  • 新兴话题：量化模型的微调和压缩技术可能成为后续讨论的热点。
  • 潜在影响：量化技术的优化将进一步推动图像生成领域的发展，特别是在资源受限的环境中。

详细内容：

标题：Flux.1 量化模型的性能比较与讨论

在 Reddit 上，一则关于“Flux.1 Quantization Quality: BNB nf4 vs GGUF-Q8 vs FP16”的帖子引发了热烈讨论。该帖子迅速吸引了众多关注，点赞数众多，评论也十分丰富。

原帖作者快速进行了各种 Flux.1 量化模型与全精度模型的测试对比，得出 GGUF-Q8 与 FP16 质量几乎相同，且只需一半 VRAM 的结论，并提供了相关模型的下载链接。同时，还附上了一组用于参考的图像，以展示不同模型生成图像的质量差异。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人询问如何运行 gguf，有人回答称 Forge 两天前就支持了。有人认为压缩模型有时会带来更具美感的变化，也有人指出不能仅比较变化，而应注重质量，因为 nf4 可能因内部量化导致质量损失。还有人分享了自己使用 NF4 量化时的体验，发现其在文本生成方面存在质量损失。

对于模型的性能和需求，有人指出 NF4 在自己的系统上比 Q8 更快，且占用更少 VRAM；但也有人认为 Q8 对于 VRAM 不足 24GB 的用户是不二之选。还有用户提到增加虚拟内存的方法。

关于模型的适用场景，有人认为对于 VRAM 有限的情况，Q8 表现出色；但也有人因自身系统条件仍选择 NF4。

总之，这场讨论展现了大家对 Flux.1 不同量化模型的深入思考和多样观点。究竟哪种模型更优，还需根据用户的具体需求和系统配置来决定。