GitHub - HM-RunningHub/ComfyUI_RH_UNO: This is a UNO ComfyUI plugin implementation that can run the full version with 24GB VRAM, as well as quickly run the FP8 version.

GitHub存储库"HM-RunningHub/ComfyUI_RH_UNO"展示了UNO（Unity and Novel Output）的有趣实现，专门为FLUX模型定制的ComfyUI。该插件之所以引人注目，是因为它能在具有24GB VRAM的GPU上运行完整版本，并快速执行FP8版本。这个存储库之所以引人注目，是因为它可以免费在线访问，让用户可以在没有成本的情况下使用插件和模型。该实现通过块交换进行内存优化，并支持BF16模型，增强了对具有兼容硬件的用户的吸引力。此外，实时去噪进度条的包含以及通过config.json文件配置本地模型加载的能力增加了其用户友好性。该存储库提供了关于模型配置和目录结构的详细说明，使用户可以轻松设置。这份指南对于需要高效运行复杂模型的机器学习和人工智能领域的开发人员和研究人员尤为有价值。如果您希望利用具有增强内存优化和用户友好功能的FLUX模型，那么这个存储库可能值得一探究竟。- UNO ComfyUI插件是一个可以运行完整版本和FP8版本的插件，需要24GB VRAM。 - 该仓库托管了UNO的ComfyUI实现，支持FLUX模型，并包含了一些新功能和优化。 - 可以通过在线访问RunningHub免费使用该插件和模型。 - 更新以匹配作者的最新版本。 - 支持flux-dev-fp8和flux-schnell-fp8。 - 通过块交换进行内存优化。 - 在24GB GPU上运行BF16模型。 - 实时显示去噪进度的进度条。 - 通过config.json配置本地模型加载。 - 包含T5和CLIP模型的文本编码器和CLIP配置。 - 其他模型路径，如VAE、FLUX和DIT-LoRA模型。 - 致谢原作者，访问官方仓库：https://github.com/bytedance/UNO。