Model
Trends
.ai
Model
Trends
.ai
cele mai bune modele AI open source

Nodul Unet Loader (GGUF) în ComfyUI

Unet Loader (GGUF) încarcă versiunile cuantificate Q8, Q6, Q5 și Q4 .gguf ale Flux, Wan, Hunyuan, Qwen-Image și alte transformatoare mari ca să ruleze pe plăci video de 6-12 GB; DualCLIPLoader (GGUF) face același lucru pentru encoderele text T5.
Pachet de noduri: ComfyUI-GGUF
Categorie: Încărcătoare

Ce face Unet Loader (GGUF)

GGUF e formatul de cuantificare de la llama.cpp, adus la modelele de imagine și video prin pachetul ComfyUI-GGUF de la city96. Un transformator Flux Dev care are nevoie de 24 GB în bf16 ajunge la 12 GB la Q8, 7 GB la Q4_K_S, cu o calitate care scade treptat. Unet Loader (GGUF) citește aceste fișiere din models/unet (sau models/diffusion_models) și dă un MODEL normal; greutățile sunt decuantificate pe loc, deci e puțin mai lent decât fp8, dar merge acolo unde fp8 nu merge. DualCLIPLoader (GGUF) și CLIPLoader (GGUF) încarcă encoderele text t5xxl și umt5 GGUF la fel.
LoRA-urile, ControlNets și IP-Adapters funcționează cu modelele GGUF. Restul graficului rămâne neschimbat: encoderele text, VAE, samplerul și nodurile ModelSampling sunt la fel ca pentru versiunea safetensors.

Intrări

Nume
Tip
Ce este
unet_name
COMBO
Un fișier .gguf din models/unet sau models/diffusion_models.

Ieșiri

Nume
Tip
Ce este
MODEL
MODEL
Modelul cuantificat pentru încărcătoarele LoRA și KSampler.
AD
Sari peste configurare: fluxuri ComfyUI preinstalate în cloud
BitVector rulează fluxuri de lucru ComfyUI gata făcute pe propriile GPU-uri. Fără instalare, fără noduri lipsă, fără casete roșii. Deschide-l pe telefon sau laptop și generează într-un minut.

Cum folosești Unet Loader (GGUF)

  1. Instalează ComfyUI-GGUF din Manager (are nevoie de pachetul Python gguf, instalat automat).
  2. Descarcă GGUF-ul Q8_0 (cel mai bun) sau Q4_K_S (cel mai mic) al modelului tău în models/unet.
  3. Înlocuiește Load Diffusion Model cu Unet Loader (GGUF) și alege fișierul.
  4. Opțional, folosește DualCLIPLoader (GGUF) cu t5-v1_1-xxl-encoder-Q5_K_M.gguf ca să micșorezi encoderul text.
  5. Păstrează restul graficului; redă ca de obicei.

Setări și sfaturi

  • Q8_0 arată la fel ca fp16 pentru majoritatea modelelor; Q5_K_M e punctul optim pentru plăcile de 8 GB; Q4 arată o pierdere mică de textură.
  • Decodarea GGUF e muncă pentru CPU/GPU: așteaptă pași cu 10-30% mai lenți decât fp8 pe plăcile care suportă fp8.
  • Pentru Wan 2.2 există GGUF-uri atât pentru modelul cu zgomot mare, cât și pentru cel cu zgomot mic.
  • Nu amesteca: VAE și CLIP-L rămân fișiere safetensors.
  • --lowvram împreună cu GGUF Q4 lasă Flux să ruleze pe 6 GB, cu rezultate lente, dar funcționale.

Depanare Unet Loader (GGUF)

Fișierul .gguf nu apare în lista derulantă

De ce se întâmplă
Pachetul nu e instalat (nodul ar fi roșu), sau fișierul e în folderul greșit.

Cum se repară
Instalează ComfyUI-GGUF, pune fișierul în models/unet sau models/diffusion_models și apasă R.

Eroare: arhitectură GGUF necunoscută / tip de cuantificare neacceptat

De ce se întâmplă
GGUF-ul e un model de limbaj sau un tip de cuantificare mai nou decât pachetul instalat.

Cum se repară
Descarcă un GGUF pentru model de imagine din depozitele city96 sau QuantStack și actualizează ComfyUI-GGUF.

LoRA dă avertismente despre chei lipsă

De ce se întâmplă
LoRA țintește straturi după denumirea originală; majoritatea sunt mapate, dar unii antrenori produc nume de chei neobișnuite.

Cum se repară
Încearcă LoRA cu modelul safetensors să vezi dacă merge; actualizează pachetul GGUF, care îmbunătățește maparea cheilor în timp.

Tot nu ajunge memoria la Q4

De ce se întâmplă
Encoderul text (T5 la 10 GB fp16) e adevăratul consumator.

Cum se repară
Folosește GGUF sau fp8 T5 și CLIP fp8; adaugă --lowvram.

AD
Rulează acest flux de lucru de pe telefon
Fiecare flux de lucru de pe această pagină este preinstalat pe BitVector cu modelele și nodurile personalizate deja la locul lor. Alege unul, tastează un prompt, gata. Zero configurare, nimic de descărcat.

Întrebări despre Unet Loader (GGUF)

GGUF sau fp8?

fp8 e mai rapid pe plăcile RTX 40/50 când modelul încape; GGUF Q8 are calitate puțin mai bună decât fp8, iar Q4-Q6 merg acolo unde fp8 nu poate.

Pot să-mi fac propriul GGUF?

Da, cu scriptul de convertire din depozitul ComfyUI-GGUF și uneltele de cuantificare llama.cpp; majoritatea oamenilor descarcă fișiere gata făcute.

Noduri conexe

Load Diffusion Model
ComfyUI core
Load Diffusion Model (UNETLoader) încarcă o rețea de denoising simplă, cum ar fi Flux, SD3.5, Wan sau HunyuanVideo din models/diffusion_models, cu o opțiune weight_dtype pentru fp8 ca să economisești VRAM.
DualCLIPLoader
ComfyUI core
DualCLIPLoader încarcă două encodere de text simultan, de exemplu clip_l plus t5xxl pentru Flux sau clip_g plus t5xxl pentru SD3, și oferă un singur obiect CLIP pentru nodurile de prompt.
Load LoRA
ComfyUI core
Load LoRA (LoraLoader) aplică un fișier LoRA pe MODEL și CLIP cu intensități separate, astfel încât un stil, personaj sau concept să poată fi adăugat oricărui checkpoint fără să fie nevoie de un merge.
ModelSamplingFlux, ModelSamplingSD3 and ModelSamplingAuraFlow
ComfyUI core
Nodurile ModelSampling setează decalajul programului de zgomot pentru modelele flow-matching (Flux, SD3.5, Wan, Hunyuan, Qwen-Image, Chroma, Lumina), astfel încât sampler-ele să petreacă timpul potrivit pe compoziție versus detalii.
ComfyUI Manager
ComfyUI-Manager
ComfyUI Manager este extensia care instalează, actualizează și repară pachetele de noduri personalizate și modelele direct din interfață, rezolvă nodurile lipsă în fluxurile de lucru importate și face snapshot-uri cu configurația ta.
AD
Sătul să repari noduri? Lasă cloud-ul să o facă
BitVector menține sute de fluxuri ComfyUI instalate, actualizate și testate pe GPU-uri cloud rapide. Fără Python, fără erori CUDA, fără limite de VRAM. Funcționează din orice browser.

Mai multe noduri ComfyUI

CLIP Text Encode (Prompt)
ComfyUI core
CLIP Text Encode transformă un prompt text în CONDITIONING folosind encoderul text al modelului. Un nod ține promptul pozitiv, iar altul promptul negativ.
KSampler
ComfyUI core
KSampler rulează ciclul de denoising: ia modelul, prompturile și un latent și produce imaginea latentă finală, controlată de seed, pași, cfg, sampler, scheduler și denoise.
Load Checkpoint
ComfyUI core
Load Checkpoint (CheckpointLoaderSimple) deschide un fișier model .safetensors sau .ckpt și oferă cele trei părți de care are nevoie orice workflow: MODEL-ul de difuzie, encoderul text CLIP și VAE-ul.
Save Image
ComfyUI core
Save Image salvează tensorul IMAGE în ComfyUI/output ca PNG, cu întregul flux de lucru încorporat în metadatele fișierului, astfel încât poza poate fi trasă înapoi în ComfyUI pentru a restaura graful.
VAE Decode
ComfyUI core
VAE Decode transformă LATENTUL eșantionat în imagine PIXEL cu VAE; VAE Decode (Tiled) face același lucru pe bucăți pentru imagini foarte mari.
Empty Latent Image
ComfyUI core
Empty Latent Image creează o pânză latentă goală (lățime, înălțime, batch_size) de la care începe procesul de generare text-în-imagine; dimensiunile trebuie să fie multipli de 8 și să corespundă familiei modelului.