FLUX.1文生图模型部署教程：从零开始到生成第一张图

最近AI绘画圈有个大新闻，一个叫FLUX.1的模型横空出世，据说效果能跟Midjourney

v6.0和DALL·E

3掰掰手腕。

更让人兴奋的是，它的开发版（dev）和快速版（schnell）都开源了，这意味着咱们普通开发者也能在本地电脑上跑起来。

今天我就带你从零开始，一步步在ComfyUI里部署FLUX.1模型，让你亲手生成第一张FLUX.1图片。

整个过程其实没想象中那么复杂，跟着我的步骤走，半小时内你就能看到成果。

1.

准备工作：了解FLUX.1是什么

在开始动手之前，咱们先简单了解一下FLUX.1。

你可以把它理解成一个全新的AI绘画模型，跟咱们熟悉的Stable

Diffusion是同一个赛道，但采用了更新的技术架构。

FLUX.1有三个版本：

• FLUX.1

  [pro]：效果最好的专业版，但需要付费使用

• FLUX.1

  [dev]：面向开发者的开源版本，效果接近pro版，但不能商用

• FLUX.1

  [schnell]：速度最快的版本，完全开源且可以商用

咱们今天要部署的就是dev和schnell这两个开源版本。

从社区测试的效果来看，FLUX.1在图像细节、提示词理解、风格多样性方面确实表现不错，特别是人体结构处理得比SD3要好。

2.

环境准备：安装和配置ComfyUI

如果你已经装好了ComfyUI，可以跳过这一步。

如果是第一次接触，别担心，安装其实很简单。

2.1

下载ComfyUI

ComfyUI是一个图形化的AI绘画工具，通过拖拽节点的方式工作，比WebUI更灵活。

你可以从GitHub下载：

#
克隆仓库
https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git
ComfyUI
requirements.txt

或者更简单的方法：直接下载别人打包好的整合包，解压就能用。

网上有很多现成的整合包，搜索“ComfyUI整合包”就能找到。

2.2

更新到最新版本

FLUX.1需要比较新的ComfyUI版本支持，所以确保你的ComfyUI是最新的：

#
进入ComfyUI目录
requirements.txt

如果你用的是整合包，一般启动器里会有“更新”按钮，点一下就行。

3.

下载模型文件：三个关键文件

部署FLUX.1需要三个核心文件：主模型、文本编码器（Clip）、图像解码器（VAE）。

咱们一个一个来。

3.1

下载FLUX.1主模型

主模型就是FLUX.1的核心，负责生成图片。

咱们可以下载dev或schnell版本：

dev模型（效果更好）：

• 下载地址：HuggingFace上的black-forest-labs/FLUX.1-dev
• 文件：flux1-dev.sft，大小约12GB

schnell模型（速度更快，可商用）：

• 下载地址：HuggingFace上的black-forest-labs/FLUX.1-schnell
• 文件：flux1-schnell.sft，大小约12GB

FP8量化版本（显存要求更低）：

如果你显卡显存只有12GB左右，可以下载这个版本：

• 下载地址：HuggingFace上的Kijai/flux-fp8
• 文件大小：约11GB

下载小贴士：

如果访问HuggingFace比较慢，可以试试用镜像站，或者找国内网盘的搬运资源。

下载后把模型文件放到：

ComfyUI/models/unet/

如果没有unet文件夹，就自己创建一个。

3.2

下载文本编码器（Clip模型）

FLUX.1用的文本编码器和SD3是一样的，需要两个文件：

• t5xxl_fp16.safetensors或t5xxl_fp8.safetensors（二选一）
• clip_l.safetensors

下载地址：HuggingFace上的comfyanonymous/flux_text_encoders

下载后放到：

ComfyUI/models/clip/

怎么选t5xxl版本：

• 如果你的显卡显存充足（16GB以上），选t5xxl_fp16.safetensors
• 如果显存紧张（12GB左右），选t5xxl_fp8.safetensors

3.3

下载图像解码器（VAE模型）

FLUX.1用了自己训练的VAE，需要单独下载：

• 文件：ae.sft
• 下载地址：HuggingFace上的black-forest-labs/FLUX.1-schnell仓库里

下载后放到：

ComfyUI/models/vae/

4.

部署流程：一步步搭建工作流

现在所有文件都准备好了，咱们开始搭建工作流。

我建议你先下载一个现成的工作流文件，这样最省事。

4.1

导入基础工作流

1. 启动ComfyUI（双击run_nvidia_gpu.bat或对应的启动脚本）
2. 打开浏览器，访问http://127.0.0.1:8188
3. 把下载好的工作流JSON文件直接拖到ComfyUI页面里

工作流文件里已经预设好了所有节点和连接，你只需要加载对应的模型文件就行。

4.2

加载模型文件

工作流导入后，你会看到几个关键的加载节点：

加载Unet（主模型）：

• 双击“Load

  UNET”节点

• 点击“选择文件”，找到你下载的flux1-dev.sft或flux1-schnell.sft
• 在weight_dtype选项里选择fp8（重要！不选这个24G显存都会爆）

加载Clip（文本编码器）：

• 双击“Load

  CLIP”节点

• 需要加载两个文件：
  • 第一个加载t5xxl_fp16.safetensors或t5xxl_fp8.safetensors
  • 第二个加载clip_l.safetensors

加载VAE（图像解码器）：

• 双击“Load

  VAE”节点

• 选择你下载的ae.sft文件

4.3

设置生成参数

现在模型都加载好了，咱们来设置生成参数：

采样器和调度器：

• 采样器（Sampler）：选择euler
• 调度器（Scheduler）：选择normal
• 注意：不要用SDE或karras，我测试过会出问题

步数和尺寸：

• 步数（Steps）：
  • dev模型：建议20-30步
  • schnell模型：固定4步（这是它的特点，4步就能出好图）
• 图片尺寸：支持多种比例，比如1024x1024、1152x896等

提示词输入：

找到“SDXL

Styler”节点，在这里输入你的描述。

比如：

A
beautiful
生成第一张图：实战演示
所有设置都完成后，点击右上角的“Queue
Prompt”按钮，ComfyUI就开始生成图片了。
第一次运行会比较慢，因为要加载大模型和做量化转换。
我的双卡4090都要等一会儿，所以耐心点，只要后台没报错就没事。
5.1
测试dev模型
我用这个提示词测试dev模型：
A
cyberpunk
logo.
等待几分钟后，得到了这张图：
/>
效果确实不错，细节丰富，光影自然，文字也识别得很准。
5.2
测试schnell模型
换用schnell模型，提示词改成：
3
magical
dragon.
重要设置：
步数改为4（schnell只需要4步）
采样器还是euler
调度器改成simple
点击生成，速度明显快了很多，效果是这样的：
/>
虽然只有4步，但画面质量并不差，三个巫师和龙都表现得很清楚。
6.
常见问题与解决方案
新手在部署过程中可能会遇到一些问题，这里我整理了几个常见的：
6.1
显存不足怎么办？
这是最常见的问题。
FLUX.1模型很大，即使量化后也需要不少显存。
解决方案：
使用FP8量化版本（前面提到的Kijai/flux-fp8）
在Unet加载器的weight_dtype里一定要选fp8
降低图片分辨率，比如从1024x1024降到768x768
关闭其他占用显存的程序
6.2
模型加载失败怎么办？
有时候模型文件损坏或路径不对会导致加载失败。
检查步骤：
确认模型文件放对了位置：
主模型在models/unet/
Clip在models/clip/
VAE在models/vae/
确认文件名正确，没有多余的空格或特殊字符
尝试重新下载模型文件
6.3
生成的图片模糊或有问题？
如果图片质量不好，可以调整这些参数：
提示词技巧：
描述要具体：不是“一个女孩”，而是“一个穿着红色裙子的女孩在花园里”
加上质量词：8k,
detailed,
masterpiece
指定风格：anime
style,
cyberpunk
参数调整：
适当增加步数（dev模型可以试试30步）
调整CFG值（一般7-12之间）
换个种子（seed）重新生成
6.4
ComfyUI节点显示红色？
如果节点连接线变成红色，说明连接有问题。
解决方法：
检查节点之间的连接是否正确
确保所有必需的输入都有连接
右键出问题的节点，选择“强制刷新”
如果还不行，删除节点重新添加
7.
进阶技巧：让FLUX.1发挥更好
掌握了基础部署后，咱们可以玩点更高级的。
7.1
使用风格模板
FLUX.1工作流里自带了一个“SDXL
Prompt
Styler”节点，这里面预置了很多风格模板。
比如：
Cinematic（电影感）
Photographic（摄影风格）
Anime（动漫风格）
Digital
Art（数字艺术）
选中一个风格，它会自动帮你优化提示词，让生成效果更好。
7.2
调整图片比例
FLUX.1支持多种图片比例，不只是正方形。
在“Empty
Latent
Image”节点里可以设置：
1024x1024（1:1）
1152x896（约4:3）
896x1152（竖版）
1216x832（宽屏）
不同的比例适合不同的场景，比如竖版适合人物肖像，宽屏适合风景。
7.3
批量生成
如果想一次生成多张图，可以：
复制“KSampler”节点
连接多个输出
设置不同的种子（seed）
一次性生成多个变体
或者更简单的方法：在“Empty
Latent
Image”节点的batch_size里设置大于1的值。
7.4
与其他模型结合
ComfyUI的强大之处在于可以串联多个模型。
你可以：
先用FLUX.1生成基础图片
再用ControlNet控制姿势或构图
最后用另一个模型做精修或风格转换
这就需要更复杂的工作流搭建了，但效果也会更惊艳。
8.
总结与下一步建议
通过今天的教程，你应该已经成功在本地部署了FLUX.1，并且生成了第一张图片。
咱们来回顾一下关键步骤：
准备模型文件：下载主模型、Clip、VAE三个核心文件
配置ComfyUI：确保版本最新，导入工作流
加载模型：注意选择FP8量化以减少显存占用
设置参数：采样器用euler，调度器用normal或simple
输入提示词：描述越具体，效果越好
点击生成：耐心等待，第一次会比较慢
FLUX.1给我的感受：
出图质量确实不错，细节和光影处理得很好
对提示词的理解比较准确，特别是文字生成
schnell版本速度真的快，4步出图很实用
显存要求比较高，需要做好量化
下一步你可以尝试：
测试不同的风格和主题，看看FLUX.1擅长什么
尝试与其他模型结合，比如先用SDXL生成草图，再用FLUX.1细化
研究更复杂的工作流，实现图生图、局部重绘等功能
关注FLUX.1的后续更新，开源社区应该会有更多优化和插件
FLUX.1的出现给开源AI绘画带来了新的选择，特别是它的schnell版本兼顾了速度和质量，而且可以商用，这对开发者来说是个好消息。
虽然现在部署还有点门槛，但随着社区的发展，肯定会越来越简单。
最重要的是动手试试。
纸上得来终觉浅，亲自生成几张图，你就能感受到这个模型的潜力了。
遇到问题别怕，AI绘画的乐趣就在于不断尝试和探索。
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