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### [Qwen-Image-Layered 发布 - 支持图像分层编辑的生成模型](/zh/news/2025-12-19-qwen-image-layered-release)
2025/12/19
# Flux.1 ComfyUI 对应模型安装及教程指南
这份指南将向介绍如何在 Windows 电脑上使用 ComfyUI 来运行 Flux.1 模型它，包括以下几个主题：
* Flux.1简介
* Flux.1不同版本的概览，包括官方原始版本和开源社区版本
* 在 ComfyUI 中不同 Flux 版本的对应安装和工作流示例
* 与Flux.1相关的资源，例如LoRA等。
在本文中，我将会介绍不同版本的 FLux model 以及对应的工作流，由于加载对应的工作流需要你升级到最新版本的 ComfyUI,所以开始前，请将 ComfyUI 升级到最新版本 另外本教程将会涉及插件的安装，如果你不了解插件安装，请先阅读 [ComfyUI 插件安装教程](/zh/install/install-custom-nodes)
## Flux.1 简介
Flux.1 是由 Black Forest Labs 黑森林实验室推出的文生图模型套件(多个版本)，Flux.1具有出色的文字生成能力和语言理解能力。 FLUX.1 在视觉质量、图像细节方面有显著优势，比如文字生成、复杂构图、人手描绘等方面表现良好。其手部细节得到了优化与增强，相比 Stable Diffusion 模型的畸形手指，FLUX.1 模型要正常得多。图像质量也有所增强，拉近了和最强文生图软件 Midjourney 的距离。 Black Forest Labs，一家由Stability AI的前核心成员Robin Rombach 创立的新团队。
Black Forest Labs 官网：
### Flux.1 官方原始版本介绍
这里我列举了目前 Flux.1 官方推出的 3 个版本，但是官方版本对硬件要求较高，目前已经有诸多开源版本，对硬件要求较低，你可以按需选择
特性/版本| **Flux.1 Pro 版本**| **Flux.1 Dev 版本**| **Flux.1 Schnell 版本**
---|---|---|---
概述| 最先进的性能图像生成，在提示跟随、视觉质量、图像细节和输出多样性方面出色| 开源模型，质量和提示遵循能力与 [pro] 相似但更高效适合有显卡的用户| 开源模型，最快的模型，适用于本地开发和个人使用，响应速度快，配置要求低
视觉质量| 顶级| 类似 Pro 版本| 良好
图像细节| 顶级| 类似 Pro 版本| 良好
输出多样性| 高| 中等| 中等
提示词遵循| 高| 中等| 中等
手部细节优化| 是| 是| 是
价格（每张图片）| $0.055| API: $0.03，下载免费| API: $0.003，下载免费
许可类型| 企业解决方案，仅支持API| 开源，[FLUX.1-dev Non-Commercial License](https://github.com/black-forest-labs/flux/blob/main/model_licenses/LICENSE-FLUX1-schnell)| [Apache2.0](https://github.com/black-forest-labs/flux/blob/main/model_licenses/LICENSE-FLUX1-schnell) 可商用
模型下载| 不可下载，仅可API调用| 支持下载 [Flux.1 Dev GitHub repository](https://github.com/black-forest-labs/flux)、[Flux.1 Dev Hugging Face](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-dev)| 支持下载 [Flux.1 Schnell GitHub repository](https://github.com/black-forest-labs/flux)、[Flux.1 Schnell on Hugging Face](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-schnell)
API 调用| [FLUX.1 [pro] API](http://docs.bfl.ml)、[Flux.1 Pro Replicate API](https://replicate.com/black-forest-labs/flux-pro)、[Flux.1 Pro FAL AI API](https://fal.ai/models/fal-ai/flux-pro)、 [Flux.1 Pro Mystic AI API](https://www.mystic.ai/black-forest-labs/flux1-pro)| [Flux.1 Dev Replicate API](https://replicate.com/black-forest-labs/flux-dev)、[Flux.1 Dev FAL AI API](https://fal.ai/models/fal-ai/flux/dev)、[Mystic AI](https://www.mystic.ai/black-forest-labs/flux1-dev)| [Flux.1 Schnell Replicate API](https://replicate.com/black-forest-labs/flux-schnell)、 [Try Flux.1 Schnell on FAL AI](https://fal.ai/models/fal-ai/flux/schnell)、[Flux.1 Schnell Mystic AI API](https://www.mystic.ai/black-forest-labs/flux1-schnell)
适用场景| 专业用途，企业定制| 开发和个人使用| 个人及商业使用
更多其它信息你可以前往 Flux.1 仓库查看
### Flux.1 的硬件需求
官方原始版本对硬件要求较高，最低显存要求：8-12GB或更高（渲染速度较慢） 推荐显存：16-24GB
目前已经出现多个开源社区版本，对硬件要求较低，比如 GGUF 版本最低显存要求 6GB 即可
## Flux.1 官方及开源社区版本可下载版本
Flux.1 目前除了官方推出的 3 个模型，但其中只有 Dev 和 Schnell 版本是开源的，但由于 Flux 对硬件的要求，目前开源社区基于原始版本也已经迭代了多个版本，主要有:
* Black Forest Labs 官方版本 [dev](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-dev) 、 [schnell](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-schnell)
* ComfyUI FP8 版本 [dev](https://huggingface.co/Comfy-Org/flux1-dev/blob/main/flux1-dev-fp8.safetensors) 、[schnell](https://huggingface.co/Comfy-Org/flux1-schnell/blob/main/flux1-schnell-fp8.safetensors)
* Kijai FP8 版本 [dev](https://huggingface.co/Kijai/flux-fp8/) 、[schnell](https://huggingface.co/Kijai/flux-fp8/)
* lllyasviel BNB NF4 V2 版本 [dev](https://huggingface.co/lllyasviel/flux1-dev-bnb-nf4-v2)
* City96 GGUF 版本 [dev](https://huggingface.co/city96/FLUX.1-dev-gguf) 、 [schnell](https://huggingface.co/city96/FLUX.1-schnell-gguf)
后续有新的版本我也会在此文更新，所以别忘了收藏这篇文章，不同版本对应信息如下，虽然表格中提供了下载链接，但我建议你根据不同的工作流来单独下载模型，而不是在下面的表格中直接下载对应的模型文件
作者| 模型名称| 可商用| ControlNet 以及 LoRA支持| 特性| 显存要求| 文件大小| 下载地址
---|---|---|---|---|---|---|---
Black Forest Labs| Flux.1 Dev| 否| 支持| 需要下载 CLIP、VAE、UNET等几个模型| 16GB+| 23.8GB| [下载](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-dev/tree/main)
Black Forest Labs| Flux.1 Schnell| 是| 支持| 需要下载 CLIP、VAE、UNET等几个模型| 16GB+| 23.8GB| [下载](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-schnell/tree/main)
ComfyUI| Flux.1 Dev FP8| 否| 支持| 融合 Clip 及 VAE,仅需要下载一个模型| 8GB+| 17.2GB| [下载](https://huggingface.co/Comfy-Org/flux1-dev/blob/main/flux1-dev-fp8.safetensors)
ComfyUI| Flux.1 Schnell FP8| 是| 支持| 融合 Clip 及 VAE,仅需要下载一个模型| 8GB+| 17.2GB| [下载](https://huggingface.co/Comfy-Org/flux1-schnell/blob/main/flux1-schnell-fp8.safetensors)
Kijai| Flux.1 Dev FP8| 否| 支持| 融合 Clip 及 VAE,仅需要下载一个模型| 8GB+| | [下载](https://huggingface.co/Kijai/flux-fp8/blob/main/flux1-dev-fp8.safetensors)
Kijai| Flux.1 Schnell FP8| 是| 支持| 融合 Clip 及 VAE,仅需要下载一个模型| 8GB+| | [下载](https://huggingface.co/Kijai/flux-fp8/blob/main/flux1-schnell-fp8-e4m3fn.safetensors)
lllyasviel| Flux.1 Dev BNB NF4 V1| 否| 支持| 融合 Clip 及 VAE,仅需要下载一个模型,需要安装[ComfyUI_bitsandbytes_NF4插件](https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI_bitsandbytes_NF4)| 6GB+| 11.5GB| [下载](https://huggingface.co/lllyasviel/flux1-dev-bnb-nf4/resolve/main/flux1-dev-bnb-nf4.safetensors?download=true)
lllyasviel| Flux.1 Dev BNB NF4 V2| 否| 支持| 融合 Clip 及 VAE,仅需要下载一个模型,需要安装[ComfyUI_bitsandbytes_NF4插件](https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI_bitsandbytes_NF4)| 6GB+| 12GB| [下载](https://huggingface.co/lllyasviel/flux1-dev-bnb-nf4/resolve/main/flux1-dev-bnb-nf4-v2.safetensors?download=true)
City96| Flux.1 Dev GGUF| 否| 支持| 需要下载 CLIP、VAE、UNET等几个模型 ,需要安装[ComfyUI-GGUF插件](https://github.com/city96/ComfyUI-GGUF)| 6GB+| 12GB| [下载](https://huggingface.co/city96/FLUX.1-dev-gguf/tree/main)
City96| Flux.1 Schnell GGUF| 是| 支持| 需要下载 CLIP、VAE、UNET等几个模型 ,需要安装[ComfyUI-GGUF插件](https://github.com/city96/ComfyUI-GGUF)| 6GB+| 12GB| [下载](https://huggingface.co/city96/FLUX.1-schnell-gguf/tree/main)
要在ComfyUI中使用Flux.1，你需要升级到最新的ComfyUI版本。如果你还没有更新ComfyUI，可以按照下面的文章进行升级或安装指导。
[如何安装 ComfyUI](/zh/install/install-comfyui)
[如何升级 ComfyUI](/zh/tutorial/basic/how-to-update-comfyui)
💡
下面提供了 4 种不同版本的 Flux.1 工作流，如果你的电脑显存较大，可以考虑使用 Flux.1 原始版本的工作流，如果你的电脑显存较小或者性能不足建议直接使用 GGUF 版本的工作流
## 原始版本 Flux.1 ComfyUI 工作流指南
原始版本工作流较为复杂，需要安装多个文件，此部分教程包括两个部分
* CLIP、VAE、UNET 模型的下载安装
* Flux.1 原始版本复杂工作流，包括 Dev 和 Schnell 版本以及低显存版本的工作流示例
### 第一部分: CLIP、VAE、UNET 模型的下载安装
#### 下载 ComfyUI flux_text_encoders、clip 模型
[ComfyUI flux_text_encoders on hugging face](https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/tree/main)
模型名称| 大小| 说明| Link
---|---|---|---
`clip_l.safetensors`| 246 MB| CLIP文件| [下载](https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/blob/main/clip_l.safetensors)
`t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors` (推荐)| 4.89 GB| 低显存 (8-12GB)| [下载](https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/blob/main/t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors)
`t5xxl_fp16.safetensors`| 9.79 GB| 高显存，超过 32GB .| [下载](https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/blob/main/t5xxl_fp16.safetensors)
1. 下载 **clip_l.safetensors**
2. 下载 **t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors** 或 **t5xxl_fp16.safetensors** 取决你你的显存
3. 下载后的模型存放到 `ComfyUI/models/text_encoders/` 文件夹.
#### 下载 FLux.1 VAE 模型
[FLUX.1-schnell on hugging face](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-schnell/tree/main)
文件名称| 文件尺寸| 下载链接| 备注
---|---|---|---
`ae.safetensors`| 335 MB| [下载](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-schnell/blob/main/ae.safetensors)|
1. 下载 `ae.safetensors` 模型
2. 将对应模型放置到 `ComfyUI/models/vae` 文件夹
3. 为了方便以后的使用，建议将模型名称修改为 `flux_ae.safetensors`;
#### 下载 FLux.1 UNET 模型
[FLUX.1-schnell on hugging face](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-schnell/tree/main)
文件名称| 文件尺寸| 下载链接| 备注
---|---|---|---
`flux1-schnell.safetensors`| 23.8GB| [Download](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-schnell/blob/main/flux1-schnell.safetensors)| 低显存用户
`flux1-dev.safetensors`| 23.8GB| [Download](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-dev/tree/main)| 高显存用户
1. 下载 `flux1-schnell.safetensors`
2. 将对应的文件存放至 `ComfyUI/models/unet/` folder
### 第二部分: Flux.1 ComfyUI 原版工作流示例文件
ComfyUI 官方 Flux.1 工作流示例:
#### Flux.1 Dev ComfyUI 工作流示例
Download Flux Dev ComfyUI workflow example 
#### Flux.1 Schnell ComfyUI 工作流示例
Download Flux Schnell ComfyUI workflow example 
#### Flux.1 under 12GB VRAM 工作流示例
Download Flux under 12GB VRAM ComfyUI workflow example 
## GGUF 版本 Flux.1 工作流（推荐）
作者: [City96](https://github.com/city96) 项目地址:
💡
[City96](https://github.com/city96) 提供了多个不同质量的 GGUF 版本 Flux 模型，如果你在对应仓库不知道该下载哪个版本的模型，下面是一个简单的引导规则
* Q 后面的数字越大，需要的显存越大，同时生成图片的质量越高，比如 Q2 需要的显存较小但生成的图片质量较低，Q8 需要的显存较大但生成的图片质量较高
* 你也可以根据模型的文件大小来判断对应的质量，文件越大通常意味着质量越高需要的显存越大
### 安装插件和下载模型
1. 下载 [Flux GGUF dev 模型](https://huggingface.co/city96/FLUX.1-dev-gguf) 或 [Flux GGUF schnell 模型](https://huggingface.co/city96/FLUX.1-schnell-gguf) 并将模型文件放置在 `comfyui/models/unet` 目录下
2. 下载 [t5-v1_1-xxl-encoder-gguf](https://huggingface.co/city96/t5-v1_1-xxl-encoder-gguf),并将模型文件放置在 `comfyui/models/clip` 目录下
3. 下载 [clip_l.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/blob/main/clip_l.safetensors) 并将模型文件放置在 `comfyui/models/clip` 目录下
4. 下载 [ae.safetensors](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-schnell/blob/main/ae.safetensors) 并将模型文件放置在 `comfyui/models/vae` 目录下,建议重命名为 `flux_ae.safetensors`
5. 安装 [ComfyUI-GGUF](https://github.com/city96/ComfyUI-GGUF) 插件,如果你不知道如何安装插件，可以参考[ComfyUI 插件安装教程](/zh/install/install-custom-nodes)
### GGUF 版本 Flux.1 工作流示例
Download Flux Dev GGUF ComfyUI workflow example
## Comfy ORG 的 FP8 版本 Flux.1 工作流
下面的模型是由 ComfyUI.org 提供的，你只需要下载一个文件就可以运行并使用 Flux 模型了
模型名称| 文件尺寸| 下载链接
---|---|---
flux1-dev-fp8| 17.2GB| [下载](https://huggingface.co/Comfy-Org/flux1-dev/blob/main/flux1-dev-fp8.safetensors)
flux1-schnell-fp8| 17.2GB| [下载](https://huggingface.co/Comfy-Org/flux1-schnell/blob/main/flux1-schnell-fp8.safetensors)
1. 选择你需要的模型版本
2. 将对应的模型存放至 `ComfyUI/models/checkpoints/` 目录下，建议新建一个文件夹存放，如 `ComfyUI/models/checkpoints/flux`
你也可以使用文章开头提到的 Kijai 的 FP8 版本 Flux.1 模型，不过由于文件命名相似，建议下载之后重命名文件或者新建单独文件夹来区分
### Flux dev FP8 Checkpoint 版本工作流示例
Download Flux Dev FP8 Checkpoint ComfyUI workflow example 
### Flux Schnell FP8 Checkpoint 版本工作流示例
Download Flux Schnell FP8 Checkpoint ComfyUI workflow example 
## NF4 版本 Flux.1 工作流
作者：[lllyasviel](https://github.com/lllyasviel) 首先你需要安装对应的插件:
### NF4 版本模型及插件安装
模型名称| 地址
---|---
flux1-dev-bnb-nf4| [下载](https://huggingface.co/lllyasviel/flux1-dev-bnb-nf4/tree/main)
lllyasviel 制作了两个版本的 NF4 版本的 Flux 模型，请直接下载 V2 版本，这个版本的细节和效果更好
1. 安装[ComfyUI_bitsandbytes_NF4插件](https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI_bitsandbytes_NF4), 如果你不知道如何安装插件，可以参考[ComfyUI 插件安装教程](/zh/install/install-custom-nodes)
2. 下载 [flux1-dev-bnb-nf4-v2](https://huggingface.co/lllyasviel/flux1-dev-bnb-nf4/blob/main/flux1-dev-bnb-nf4-v2.safetensors) 文件,将下载的文件放置在 `comfyui/models/checkpoints` 目录下
### NF4 版本 Flux.1 工作流示例
Download Flux Dev NF4 ComfyUI workflow example
## 在线运行 Flux.1 的方式
下面是由官方提供的可以在线运行 Flux.1 的API或者在线版本 huggingface FLUX.1-dev:
huggingface FLUX.1-schnell:
replicate:
mystic.ai:
fal.ai:
## 优化 ComfyUI 和 Windows 的设置来获得更好的运行体验
这些步骤旨在优化 Windows 系统设置，使其能够最大限度地利用系统资源。此外，在运行Flux.1模型与ComfyUI时，请避免运行其他软件以减少内存占用。
### Windows 虚拟内存设置
如上图，由于原始教程为英文版本，对应截图设置菜单中文名称为
1. 在系统中找到 **高级系统设置**
2. 高级选项卡 **性能** 点击 **设置**
3. 在性能选项中，虚拟内存部分，点击**更改**
4. 勾选第一个选项卡，并点击保存按钮
## 问题解决
### 爆显存了怎么办？
可以尝试使用 FP8 单文件版本的模型 或者 GGUF 版本的模型
## Flux.1 资源
[更多 Flux 资源请点击此链接](/zh/resource/flux)
### Flux workflow example
OpenArt 上有许多 Flux.1 的workflow 参考:
### Flux ControlNet
Flux ControlNet collections:
InstanX Flux unnioon Controlnet:
### Flux IP-Adapter
IP-Adapter checkpoint for FLUX.1-dev model by Black Forest Labs
### Flux LoRA
Flux.1 LoRA 和其它资源可以前往 [civitai](https://civitai.com/models)
提示：最新版的 ComfyUI 在使用多个 FLUX Lora 模型时，很容易显存占用过多，而且这个问题与 LoRA 大小没有关系，就算是 4090 显卡也同样容易出现类似问题 你可以尝试使用 GGUF 版本的模型，或者采用 Xlab 的 Lora 加载 ComfyUI 的工作流以尝试解决这个问题
### 本地训练 Flux LoRA
Flux Gym - 最低仅需要 12GB 显存即可训练Flux LoRA
### 在线训练 Flux LoRA
Replicate 上有作者提供了一个 LoRA 训练工具： “[ostris/flux-dev-lora-trainer](https://replicate.com/ostris/flux-dev-lora-trainer/train),” which allows you to train your own Lora-style model with a minimum of just 10 images. You can give it a try.
* 价格：这个模型的训练是在Nvidia H100 GPU硬件上进行的，每秒钟的费用是0.001528美元。
* 如何训练：要了解如何训练这个模型，请阅读这个[文档](https://replicate.com/ostris/flux-dev-lora-trainer/readme)
* 许可证：所有Flux-Dev LoRAs都拥有与FLUX.1-dev原始基础模型相同的许可证。
FLUX.1 Training by Ostris
主题授权提示：请在后台主题设置-主题授权-激活主题的正版授权，授权购买：RiTheme官网
