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Mflux在ComfyUI中的简单使用，适合不太懂得使用终端的用户，仅MacOS。
感谢mflux项目的开发者们，特别是项目发起人 @filipstrand 和活跃贡献者 @anthonywu，是他们让Mac用户实现了更方便高效的flux模型生图，这些贡献着实令人轻松愉悦，谢谢他们！
mflux: https://github.com/filipstrand/mflux
同时感谢MFLUX-WEBUI的作者 @CharafChnioune，我部分参考了他的代码，基于他的项目所使用的Apache 2.0许可证的要求，我在代码中的引用段落添加了许可证注释。
- cd /path/to/your_ComfyUI
- 激活虚拟环境
cd custom_nodesgit clone https://github.com/raysers/Mflux-ComfyUI.gitpip install mflux==0.4.1- 重启ComfyUI
或者，从ComfyUI-Manager中直接搜索“Mflux-ComfyUI”来快速安装。
- ControlNet节点集成图像与强度，以与img2img作区分————来自@InformEthics的贡献。
这是本插件第一次有其他贡献者参与更新，谢谢@InformEthics。
- 将失踪的metadata带回来
Quick MFlux Generation节点中的metadata默认为True，这将使生成图像被自动保存到ComfyUI/output/Mflux下，同时带有与图像同名的JSON文件。
ComfyUI目录中同样可以使用mflux-generate --config-from-metadata的方法加载一份json文件来使用mflux原版完成生图。
示例：
原版的优点是内存回收干净利落，每一次生图完成自动释放内存，打开活动监视器就能看见这种差异。
如果要体验mflux原版，那么可以多一个选择。
-
添加ComfyUI进度条和中断操作功能，点按ComfyUI自带的叉号（取消按钮）即可
-
自由路径
-
图生图
mflux已经更新到0.4.1版本，如果要体验图生图，那么请在ComfyUI中升级：
pip install --upgrade mflux
右键新建节点：
MFlux/Air下：
- Quick MFlux Generation
- MFlux Models Loader
- MFlux Models Downloader
- MFlux Custom Models
MFlux/Pro下：
- Mflux Img2Img
- MFlux Loras Loader
- MFlux ControlNet Loader
或者双击画板空白处调出节点搜索框，直接搜索节点名称，搜索关键字“Mflux”
量化模型：
ComfyUI/models/Mflux
LoRA：
ComfyUI/models/loras
我的习惯是在models/loras下新建Mflux文件夹，用来检测Mflux所能适配的LORA，统一存放其中，因此在我的示例中，检索出来的应该是Mflux/*******.safetensors
原生完整模型&ControlNet：
你的用户名/.cache
虽然当前节点Mflux Models Downloader可以实现自动下载，但还是贴出几个量化模型的地址以示感谢：
- madroid/flux.1-schnell-mflux-4bit
- madroid/flux.1-dev-mflux-4bit
- AITRADER/MFLUX.1-schnell-8-bit
- AITRADER/MFLUX.1-dev-8-bit
当然还有最重要的黑森林原生完整模型：
以及来自InstantX团队的FLUX.1-dev-Controlnet-Canny模型：
这个基础流程将会从Huggingface下载完整版的dev或schnell到.cache里，它们都有33G多，可能会给硬盘空间带来负担。
当然使用量化模型将大大节省硬盘空间，如果您想使用量化模型，可以直接连接Mflux Models Downloader节点以从Huggingface下载量化模型，比如：
或者你也可以使用预存在.cache里的完整版的黑森林模型通过Mflux Custom Models来打造你的专属模型：
比如默认量化版，这和Huggingface下载的基础版量化模型是一样的：
比如LORA叠加版，这可以在叠加LORA后再进行量化，从而使模型成为一种独特模型：
这种LORA定制模型的不足是它本质仍然属于量化模型，你想在Quick MFlux Generation里继续叠加Loras的话，它就会报错。
在这里我们可以提取到一个互斥规则：**即LORA与量化模型不能同时使用，只能二选一；**要想实现鱼和熊掌的兼得，只能通过这种量化前的叠加来生成LORA定制模型。
但是，如果你想要快速生成同一种lora风格的多张图片，并且您的机器配置不是很高，比如我的16GB，那么使用这种方法可以当做实现Lora的折中方案，生图完成的时候可以直接删除这种独特模型。
注意Mflux Custom Models节点中的custom_identifier不是必填项，如果不需要特定表示作区分，完全可以选择留空。
而无论是下载Huggingface的模型还是自定义专属模型，它们都仅需要运行一次，只要你保存了模型，就可以使用Mflux Models Loader节点来检索它们，比如：
同时本次更新添加了手动输入路径的选项，或者您可以将models/Mflux文件夹清空，那样选择列表中将显示”NONE“，而后你可以在free_path中输入您自己的模型路径。
具体的使用方式我也仍在探索中，如果有使用心得值得分享，欢迎在issues里开贴探讨。
图中使用了两个Mflux Loras Loader节点，只是为了说明它们是可以串接的，也就是说，理论上可以加载无数Lora...
注意使用Lora的时候不能用Mflux Models Loader节点加载量化模型，那样将会报错，这再次验证了上面的那个互斥规则。
也许有一天官方能够解决这个错误，耐心等待吧。
注意：
并非所有的LORA都能兼容Mflux，具体的兼容类型请查看官方主页：
https://github.com/filipstrand/mflux
因此我的习惯是在models/loras下新建Mflux文件夹，将Mflux的兼容LoRA统一存放其中.
Mflux的ControlNet，目前仅支持Canny
Ps.本次为了快速生成示例图，我使用dev模型的4步LoRA创建了一个专属模型。
这个4步LoRA模型的优点是它仍然属于DEV模型，因此Guidance参数可以对它生效，而且仅需四步就能出图，又兼具schnell的优点。
英文小白们必备
图像反推再生成，这里使用MiaoshouAI/Florence-2-large-PromptGen-v1.5视觉模型
以上流程均可从workflows文件夹中直接拖入ComfyUI.
！！！节点报红色的话使用ComfyUI-Manager的“一键安装缺失节点”。
！！！请注意流程末端全部使用的是预览节点，不会自动保存，需要自己挑选满意的生成图片手动保存，或者干脆把预览节点换成保存节点。
......
......
这里还是希望大佬们多分享工作流程，充分发扬互联网的共享精神，知识付费？不，我主张合作分享，互惠共赢。
官网介绍的mfux0.4.x的功能：
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Img2Img支持：引入了基于初始参考图像生成图像的功能。
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从Metadata生成图像：增加了直接从提供的Metadata生成图像的支持。
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渐进步输出：可选择输出图像生成过程的每个步骤，允许实时监控。
往期更新已完成Img2Img。此外mfux0.4.x还有键盘中断功能，上次更新也已使用ComfyUI的取消按钮来实现。
本次更新则完成了从Metadata生成图像的功能。
下一步规划是尽量完成其他功能的实现。
无事请多关注官网：
https://github.com/filipstrand/mflux
互动交流即是贡献。
我想采用和mflux项目一致的MIT麻省理工许可，也算为开源贡献一份心力吧。