Model
Trends
.ai
Model
Trends
.ai
de bästa AI-modellerna med öppen källkod

Noden Flux Guidance i ComfyUI

Flux Guidance (FluxGuidance) skriver in styrvärdet i conditioningen som Flux Dev är destillerad för att förvänta sig, och ersätter cfg; 3.5 är standard och 2 till 5 är det användbara spannet.
Nodpaket: ComfyUI core
Kategori: Conditioning och prompter

Vad Flux Guidance gör

Flux Dev är en modell med destillerad styrning: istället för att köra prompten två gånger per steg som klassisk CFG, läser den ett enda styrtal från conditioningen. Flux Guidance sätter det talet. Samplerns cfg ska vara 1.0, vilket betyder ingen klassisk CFG och ingen kostnad för negativ prompt.
Lägre styrning (1.5-2.5) ger mjukare, mer fotografiska och mer varierade bilder; högre värden (4-6) följer prompten hårdare med mer kontrast och den typiska plastiga Flux-stilen. Flux Schnell ignorerar värdet, och Flux Kontext och Flux Fill använder det också.

Ingångar

Namn
Typ
Vad det är
conditioning
CONDITIONING
Den kodade positiva prompten från CLIP Text Encode.
guidance
FLOAT
Den destillerade styrkan för guidningen. 3.5 som standard, 2-5 är vanligt.

Utgångar

Namn
Typ
Vad det är
CONDITIONING
CONDITIONING
Prompten med inbäddad styrning, för samplerens positiva input.
AD
Hoppa över installationen: ComfyUI-arbetsflöden förinstallerade i molnet
BitVector kör färdiga ComfyUI-arbetsflöden på sina egna GPU:er. Ingen installation, inga saknade noder, inga röda rutor. Öppna det på telefonen eller datorn och generera inom en minut.

Så använder du Flux Guidance

  1. Koda prompten med CLIP Text Encode (CLIP från DualCLIPLoader).
  2. Skicka CONDITIONING genom Flux Guidance.
  3. Koppla resultatet till KSampler positiv; sätt KSampler cfg till 1.0.
  4. För negativ input, använd ConditioningZeroOut av samma prompt eller en tom prompt.

Inställningar och tips

  • För realism, testa styrka 2.0-2.5 med 25-30 steg; för illustration och textrendering 3.5-4.5.
  • Styrka över 6 ger bränd hud och överdriven skärpa.
  • Om du vill ha en riktig negativ prompt med Flux, höj cfg till 1.5-2 och räkna med ungefär dubbelt så lång tid per steg.
  • Flux Kontext-redigering funkar oftast bäst runt 2.5-3.0.

Felsökning av Flux Guidance

Flux-bilder är urvattnade och suddiga

Varför det händer
Ingen Flux Guidance-node i kedjan, så modellen körs med effektiv styrka 1, eller cfg är också 1 utan inbäddad styrning.

Så löser du det
Lägg till Flux Guidance mellan prompten och samplern, sätt den till 3.5.

Bilder ser plastiga, översaturerade ut eller har rutnätsartefakter

Varför det händer
Styrkan är för hög, eller klassisk cfg över 1 kombineras med destillerad styrning.

Så löser du det
Håll cfg på 1.0 och sänk styrkan till 2.5-3.5.

Värdet gör inget på Flux Schnell

Varför det händer
Schnell är en tidsstegsdestillerad modell som inte läser styrvärdet.

Så löser du det
Det är som det ska vara. Använd Flux Dev när du behöver styrkontroll.

AD
Kör detta arbetsflöde från telefonen
Varje arbetsflöde på den här sidan är förinstallerat på BitVector med sina modeller och anpassade noder. Välj, skriv en prompt, klart. Noll installation, inget att ladda ner.

Frågor om Flux Guidance

Ska cfg vara 1.0 med Flux?

Ja, för Dev och Schnell. Styrtalet ersätter det.

Gäller Flux Guidance för negativ prompt?

Nej, bara för positiv conditioning. Den negativa ignoreras normalt vid cfg 1.

Relaterade noder

Load Diffusion Model
ComfyUI core
Load Diffusion Model (UNETLoader) laddar ett rent brusreduceringsnätverk som Flux, SD3.5, Wan eller HunyuanVideo från models/diffusion_models, med ett vikt_dtype-alternativ för fp8 för att spara VRAM.
DualCLIPLoader
ComfyUI core
DualCLIPLoader laddar två textkodare samtidigt, till exempel clip_l plus t5xxl för Flux eller clip_g plus t5xxl för SD3, och ger ut ett CLIP-objekt för prompt-noderna.
CLIP Text Encode (Prompt)
ComfyUI core
CLIP Text Encode omvandlar en textprompt till CONDITIONING med hjälp av modellens textkodare. En nod håller den positiva prompten, en annan den negativa prompten.
KSampler
ComfyUI core
KSampler kör avbrusningsloopen: den tar modellen, prompts och en latent och skapar den färdiga latenta bilden, styrd av seed, steg, cfg, sampler, scheduler och denoise.
EmptySD3LatentImage
ComfyUI core
EmptySD3LatentImage skapar den tomma latenta med 16 kanaler som Flux, SD3 och SD3.5 behöver; den ersätter Empty Latent Image i de arbetsflödena.
AD
Trött på att laga noder? Låt molnet göra det
BitVector håller hundratals ComfyUI-arbetsflöden installerade, uppdaterade och testade på snabba moln-GPU:er. Ingen Python, inga CUDA-fel, inga VRAM-gränser. Fungerar från vilken webbläsare som helst.

Fler ComfyUI-noder

ComfyUI Manager
ComfyUI-Manager
ComfyUI Manager är tillägget som installerar, uppdaterar och fixar anpassade nodpaket och modeller direkt i gränssnittet, löser saknade noder i importerade arbetsflöden och sparar en ögonblicksbild av din setup.
Load Checkpoint
ComfyUI core
Load Checkpoint (CheckpointLoaderSimple) öppnar en .safetensors- eller .ckpt-modellfil och delar upp den i de tre delar som varje arbetsflöde behöver: diffusionens MODEL, CLIP textkodare och VAE.
Save Image
ComfyUI core
Save Image sparar IMAGE-tensorn som en PNG i ComfyUI/output, med hela arbetsflödet inbäddat i filens metadata så att bilden kan dras tillbaka till ComfyUI för att återställa grafen.
VAE Decode
ComfyUI core
VAE Decode omvandlar den samplade LATENT till en pixel-BILD med VAE; VAE Decode (Tiled) gör samma sak i kakel för väldigt stora bilder.
Empty Latent Image
ComfyUI core
Empty Latent Image skapar den tomma latenta ytan (bredd, höjd, batch_size) som text-till-bild-sampling börjar från; dimensionerna måste vara multiplar av 8 och matcha modelfamiljen.
Load Image
ComfyUI core
Load Image läser in en bild från ComfyUI:s input-mapp (eller en uppladdning) och ger ut en IMAGE-tensor plus en MASK som tas från alfakanalen, startpunkten för img2img, inpainting, ControlNet och IP-Adapter-flöden.