使用介绍
这是HyFU ，是“ Hybrid Flux Unchained ”的缩写- 这是基本Flux-dev、基本Flux-schnell、Flux Unchained v1、Flux Unchained V2（即将推出）和SchnFU v1的 5 路自定义块组合，并积极使用所有 5 个模型的零件和部件（通过权重和偏差）。这创造了一个高质量的模型，具有 Dev 的连贯性和艺术风格（取决于您使用的采样器，稍后会详细介绍），接近 Schnell 的速度，具有我自己的自定义微调风格，你们已经通过我的 FU/SchnFU 模型或我之前的 XL/1.5 模型系列版本（NightVision、DynaVision、ProtoVision、Cinevision）了解了这种风格。
到目前为止我发现的最佳结果是：
如果你想要更多 Schnell 风格的输出：
- Sampler: euler
- cfg: 1.0
- steps: 8
- Scheduler：normal, simple or beta往往最可靠，你可以使用 AYS 和 AYS_30 调度程序获得更多详细信息，但我注意到文本往往会受到这些调度程序的影响
如果你想要更多 Dev 风格的输出：
- Sampler: lcm
- cfg: 0.8
- steps: 8
- Scheduler：ays_30+和beta提供最详细、最具创意的输出，不过如果需要，您也可以使用normal或simple。我倾向于看到使用 normal 和 simple 的此采样器出现更多错误，并且它们都倾向于细节较少，但它仍然比 euler 更好地捕捉了开发风格。
值得分享的关于此模型的其他一些测试观察结果使它与 dev 或 schnell 略有不同。首先，指导对于此模型完全不起作用。指导值为 1.0 到指导值为 50，您将获得相同的输出。
该模型对 CFG 变化非常敏感。对于 LCM 采样器，我使用 0.8，但我发现它在 0.7 到 1.0 范围内是稳定的。超过 1 后它会很快崩溃（生成时间也会加倍）。对于其他采样器，超过 1 会使内容变得模糊。您可能很幸运地将 cfg 推高至 1.2，但超过该值后内容会开始脱节并快速失去质量。
我使用的 max_shift 为 1.0 和 base_shift 为 0.2，但是我的测试人员在 1.5/0.5 范围内运行它并且也获得了良好的结果，请试用它并查看是否获得更好的输出。
最后，此模型属于非商业Flux.Dev许可证。尽管它是 schnell 和 Dev 的混合体，但更严格的 dev 许可证优先。
附件包含该模型使用的ComfyUI工作流
