flux-krea-extracted-lora
flux-krea-extracted-lora 展示了从闭源或专用模型中提取风格化 LoRA 的可能性，技术路径值得肯定。它确实携带了 Krea 的部分美学先验，尤其在面部优化方面有一定价值。
nunchaku-flux.1-krea-dev 是 FLUX.1-Krea-dev 模型的Nunchaku 量化版本，专为在消费级显卡上实现高效图像生成而设计。它通过先进的 SVDQuant 量化技术，将原模型压缩至 INT4 或 NVFP4 精度，在显著降低显存占用与计算需求的同时，保持接近原始模型的生成质量。
该版本适用于希望在有限硬件资源下运行高质量文本到图像任务的用户，尤其适合本地部署、边缘设备推理或高吞吐服务场景。
核心特性
| 特性 | 说明 |
|---|---|
| 📦 INT4 / NVFP4 量化 | 显存占用减少约 60–70%，适合 16GB 及以下显存设备 |
| ⚡ 高效推理 | 在非 Blackwell GPU 上使用 INT4，在 Blackwell（50 系列）上启用 NVFP4 加速 |
| 🎨 质量保留 | 基于 SVDQuant 技术，有效抑制低比特量化中的“异常值”问题，减少生成退化 |
模型详情
🏷️ 基本信息
- 开发者：Nunchaku 团队
- 模型类型：文本到图像生成（Text-to-Image）
- 基础模型：FLUX.1-Krea-dev
- 许可协议：flux-1-krea-dev-non-commercial-license（仅限非商业用途）
- 适用场景：艺术创作、概念设计、研究实验
模型文件说明
本仓库提供两个量化版本，针对不同 GPU 架构优化：
| 文件名 | 精度 | 适用硬件 | 显存优势 |
|---|---|---|---|
svdq-int4_r32-flux.1-krea-dev.safetensors | INT4（SVDQuant） | 非 Blackwell 显卡 （如 RTX 30/40 系列） | 显存减少 ~65% 推理速度提升明显 |
svdq-fp4_r32-flux.1-krea-dev.safetensors | NVFP4（SVDQuant） | Blackwell 架构显卡 （RTX 50 系列及以上） | 利用原生 FP4 支持 实现极致加速 |
💡 提示：NVFP4 是英伟达在 Blackwell 架构中引入的原生 4-bit 浮点格式，配合 SVDQuant 可实现更高效率与稳定性。
使用方法（ComfyUI）
该模型可无缝集成至 ComfyUI，操作简单，无需修改工作流。
步骤如下：
- 下载对应版本的
.safetensors文件 - 将其放入 ComfyUI 的模型目录（如
models/checkpoints/） - 打开示例工作流：
nunchaku-flux.1-dev.json - 在 Checkpoint 加载节点中，选择你下载的量化模型文件
- 正常运行即可生成图像
✅ 支持标准文本提示输入
✅ 兼容 LoRA、ControlNet 等扩展模块（视具体配置而定）
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