ComfyUI已原生支持文生图模型HiDream-I1，官方发布工作流

智象未来（HiDream-ai）于2025年4月7日正式开源了HiDream-I1，这是一个拥有170亿参数规模的文生图模型，采用MIT许可证发布，支持个人项目、科学研究以及商用。目前，该模型在多项基准测试中表现出色。

• 工作流：https://www.123865.com/s/hyQyTd-EHHDv 提取码:ZKvp

模型特点

原始模型版本

智象未来提供了三个版本的HiDream-I1模型，以满足不同场景的需求：

• 完整版本：HiDream-I1-Full，推理步数为50
• 蒸馏开发版本：HiDream-I1-Dev，推理步数为28
• 蒸馏快速版本：HiDream-I1-Fast，推理步数为16

工作流示例

在本篇示例中，将使用ComfyOrg的repackaged版本，所有相关模型文件可在HiDream-I1_ComfyUI仓库中找到。

在开始之前，请确保你的ComfyUI版本至少更新到这个提交之后，以确保你的ComfyUI有HiDream的原生支持。

HiDream-I1工作流

不同ComfyUI原生版本的HiDream-I1工作流模型要求基本相同，只有使用的diffusion models文件不同。以下是不同版本的使用建议：

• HiDream-I1-Full：生成质量最高的图像，但对显存要求较高（需要27GB以上显存）。
• HiDream-I1-Dev：在生成较高质量的图像的同时，兼顾速度，适合大多数用户。
• HiDream-I1-Fast：仅需16步即可生成图像，适合需要实时迭代的场景，对显存要求较低（16GB以上显存）。

对于dev和fast版本，不需要负向提示词，因此在采样时应将cfg参数设置为1.0。

以上三个版本的完整版本对显存要求较高，你可能需要 27GB 以上的显存才能顺利运行。在对应版本的工作流教程中，将会使用 fp8 版本作为示例演示，以保证大多用户都可以顺利运行，不过仍会在对应示例中提供不同版本的模型下载链接，你可以根据你的显存情况来选择合适的文件。

模型安装

以下是共用的模型文件，请点击链接下载并保存到相应位置：

Text Encoders：

• clip_l_hidream.safetensors
• clip_g_hidream.safetensors
• t5xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors（你可能已经下载过此文件）
• llama_3.1_8b_instruct_fp8_scaled.safetensors

VAE：

• ae.safetensors（Flux的VAE模型，如果你之前使用过Flux的工作流，可能已经下载过此文件）

Diffusion Models：这部分将在对应工作流中具体引导下载

📂 ComfyUI/
├── 📂 models/
│   ├── 📂 text_encoders/
│   │   ├─── clip_l_hidream.safetensors
│   │   ├─── clip_g_hidream.safetensors
│   │   ├─── t5xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors
│   │   └─── llama_3.1_8b_instruct_fp8_scaled.safetensors
│   └── 📂 vae/
│   │   └── ae.safetensors
│   └── 📂 diffusion_models/
│       └── ...               # 将在对应版本的工作流中引导你进行安装        

HiDream-I1 Full版本工作流：

工作流文件下载：

• 下载工作流图片并拖入ComfyUI中加载。

HiDream-I1 Dev版本工作流：

工作流文件下载：

• 下载工作流图片并拖入ComfyUI中加载。

• 确保Load Diffusion Model节点中使用的是hidream_i1_dev_fp8.safetensors文件。
• 确保QuadrupleCLIPLoader中四个对应的text encoder被正确加载：

  • clip_l_hidream.safetensors
  • clip_g_hidream.safetensors
  • t5xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors
  • llama_3.1_8b_instruct_fp8_scaled.safetensors
• 确保Load VAE节点中使用的是ae.safetensors文件。
• 对于dev版本，需要设置ModelSamplingSD3中的shift参数为6.0。
• 对于Ksampler节点，进行以下设置：

  • steps设置为28
  • （重要）cfg设置为1.0
  • （可选）sampler设置为lcm
  • （可选）scheduler设置为normal
• 点击Run按钮，或者使用快捷键Ctrl(cmd) + Enter(回车)来执行图片生成。

HiDream-I1 Fast版本工作流：

工作流文件下载：

• 下载工作流图片并拖入ComfyUI中加载。

• 确保Load Diffusion Model节点中使用的是hidream_i1_fast_fp8.safetensors文件。
• 确保QuadrupleCLIPLoader中四个对应的text encoder被正确加载：

  • clip_l_hidream.safetensors
  • clip_g_hidream.safetensors
  • t5xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors
  • llama_3.1_8b_instruct_fp8_scaled.safetensors
• 确保Load VAE节点中使用的是ae.safetensors文件。
• 对于fast版本，需要设置ModelSamplingSD3中的shift参数为3.0。
• 对于Ksampler节点，进行以下设置：

  • steps设置为16
  • （重要）cfg设置为1.0
  • （可选）sampler设置为lcm
  • （可选）scheduler设置为normal
• 点击Run按钮，或者使用快捷键Ctrl(cmd) + Enter(回车)来执行图片生成。

使用建议

• 虽然HiDream-I1支持中文提示词，但建议优先使用英文提示词以保证准确性。
• 可以使用fast版本快速生成示例进行验证，然后再用完整版本的模型生成较高质量的图像。

其他相关资源

GGUF版本模型：

• HiDream-I1-Full-gguf
• HiDream-I1-Dev-gguf
• 使用City96的ComfyUI-GGUF中的Unet Loader (GGUF)节点替换掉Load Diffusion Model节点来使用GGUF版本模型。

NF4版本模型：

• HiDream-I1-nf4
• 使用ComfyUI-HiDream-Sampler节点来使用NF4版本模型。