neptunite/moodyDesireMix_GGUF

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Texto a imagen

Versiones cuantizadas en GGUF de Moody Desire Mix v1.0, un checkpoint de texto a imagen basado en Flux.2 Klein 9B. El modelo fue cuantizado desde la fuente FP16 original con la cadena de herramientas city96/ComfyUI-GGUF para facilitar su uso en ComfyUI con distintos niveles de VRAM.

Como usar

Uso en ComfyUI:

  1. Instala ComfyUI-GGUF desde ComfyUI Manager o clónalo manualmente:
cd ComfyUI/custom_nodes
git clone https://github.com/city96/ComfyUI-GGUF
  1. Coloca el archivo .gguf descargado en:
ComfyUI/models/unet/
  1. En el lienzo de ComfyUI, abre la búsqueda de nodos, busca Unet Loader (GGUF), reemplaza el nodo existente Load Diffusion Model y selecciona el archivo .gguf desde el desplegable.

Recomendación: usar Q8_0 si la VRAM lo permite; Q6_K o Q5_K_M para tarjetas de 6-10 GB; Q4_K_M como última opción para equipos con 4-6 GB.

Funcionalidades

Modelo de texto a imagen en formato GGUF para ComfyUI.
Basado en la arquitectura Flux.2 Klein 9B.
Incluye cuantizaciones Q8_0, Q6_K, Q5_K_M y Q4_K_M.
Permite elegir entre mayor calidad visual o menor consumo de memoria.
Q8_0 conserva aproximadamente el 98-99% de la calidad y requiere 12 GB o más de VRAM.
Q6_K conserva aproximadamente el 95-97% de la calidad y requiere 10 GB o más de VRAM.
Q5_K_M conserva aproximadamente el 90-93% de la calidad y requiere 8 GB o más de VRAM.
Q4_K_M conserva aproximadamente el 80-87% de la calidad y está orientado a equipos con 6 GB o menos de VRAM.
El formato GGUF puede descargar capas a la RAM del sistema cuando la VRAM no es suficiente.

Casos de uso

Generación de imágenes con Moody Desire Mix v1.0 en ComfyUI.
Ejecutar un modelo Flux.2 Klein 9B en hardware con VRAM limitada.
Probar diferentes niveles de cuantización para equilibrar calidad, tamaño de archivo y memoria disponible.
Flujos de trabajo locales de texto a imagen que necesitan cargar checkpoints GGUF mediante ComfyUI-GGUF.