Pulid Flux ComfyUI Implementation

使用场景用户可以使用PuLID-Flux ComfyUI implementation来创建具有特定特征的图像。在设计领域,可以用于生成具有特定风格和特征的设计...

  • Pulid Flux ComfyUI Implementation

    类别:AI图像生成,AI图像编辑,图像处理,深度学习,自定义模型,Flux技术,普通产品,开源,
    官网:https://github.com/balazik/ComfyUI-PuLID-Flux 更新时间:2025-08-02 09:25:41
  • 使用场景

    用户可以使用PuLID-Flux ComfyUI implementation来创建具有特定特征的图像。

    在设计领域,可以用于生成具有特定风格和特征的设计元素。

    在科研领域,可以用于生成实验所需的特定图像数据。

    产品特色

    支持多种Flux模型,包括32位、16位、8位GGUF和8位FP8 e5m2。

    支持Clip和VAE技术。

    需要安装ComfyUI-GGUF来支持GGUF模型。

    需要下载并安装特定的Flux.1-dev模型到ComfyUI/models/unet目录。

    EVA CLIP模型将自动下载,如果失败则需要手动下载。

    需要安装facexlib依赖,模型首次使用时会自动下载。

    需要InsightFace with AntelopeV2模型,并放置在ComfyUI/models/insightface/models/antelopev2目录。

    使用教程

    将此仓库克隆到本地。

    安装所有requirements.txt文件中列出的Python环境包。

    下载并安装所需的Flux.1-dev模型到指定目录。

    如果需要,手动下载并安装EVA CLIP模型。

    安装facexlib依赖,并确保模型在首次使用时可以自动下载。

    下载并安装InsightFace with AntelopeV2模型到指定目录。

    运行ComfyUI,并在其中使用PuLID-Flux ComfyUI implementation模型进行图像处理。