AI 模型库

Wan21_SteadyDancer_fp8_e4m3fn_scaled_KJ.safetensors, Wan21-14B-SCAIL-preview_fp8_e4m3fn_scaled_KJ.safetensors

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flux1-kontext-dev.safetensors, 白膜渲染上色.safetensors, 老照片修复_v1.0.safetensors, 人物变手办.safetensors, 人物变像素.safetensors, 图案提取.safetensors, no_line_relight2.safetensors

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Shakker-LabsFLUX.1-dev-ControlNet-Union-Pro2.safetensors, ae.safetensors, flux1-dev-fp8-kijai.safetensors, flux1-dev-Q8（12g）.gguf, flux1-dev-Q4（8g）.gguf, srpoRefineQuantized_v10Q80.gguf, fill-dev-OneReward-fp8.safetensors, flux1-fill-dev.safetensors, clip_l.safetensors, t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors, sigclip_vision_patch14_384.safetensors, siglip2-so400m-patch16-512.safetensors, flux1-redux-dev.safetensors, comfyui_portrait_lora64.safetensors, comfyui_subject_lora16.safetensors, alimama_turbo.safetensors, flux日式摄影质感.safetensors

文件夹的名字就是按照放置路径命名的

1x-ITF-SkinDiffDetail-Lite-v1.pth, 2xNomosUni_span_multijpg_ldl.pth, 4xFFHQDAT.pth, 4xNomos8kSCHAT-L.pth, 4x-UltraSharp.pth, 8x_NMKD-Superscale_150000_G.pth, DAT_x2.pth, DAT_x3.pth, DAT_x4.pth, ESRGAN_4x.pth


qwen_image_2512_fp8_e4m3fn.safetensors, QwenRebalanceV10_v10.safetensors, redcraftRedzimageUpdatedDEC03_redzimage15AIO.safetensors, Kook_Qwen_2512_真实幻想.safetensors, Kook_Zimage_真实幻想_Turbo.safetensors, nsfw_QWEN_TG300_23.safetensors, YUNY_情绪光影_Qwen_1.0.safetensors, 文生图写实-SmartphoneSnapshotPhotoReality_v1.safetensors

按需下载

vitpose_h_wholebody_data.bin, vitpose_h_wholebody_model.onnx, vitpose-l-wholebody.onnx, yolov10m.onnx, Wan2.2-Animate-14B-Q8_0.gguf, Wan2_2_Animate_14B_Q4_K_M.gguf, Wan2_2-Animate-14B_fp8_scaled_e4m3fn_KJ_v2.safetensors, FullDynamic_Ultimate_Fusion_Elite.safetensors, lightx2v_elite_it2v_animate_face.safetensors, wan2.2_face_complete_distilled.safetensors, WanAnimate_relight_lora_fp16.safetensors, FastWan_T2V_14B_480p_lora_rank_128_bf16.safetensors, wan2.2_i2v_lightx2v_4steps_lora_v1_low_noise.safetensors, Wan2.2-Fun-A14B-InP-low-noise-HPS2.1.safetensors, Wan21_PusaV1_LoRA_14B_rank512_bf16.safetensors

diffusion_models放了几个不同的量化版本，根据配置选择其一就可以 一大堆lora都是前后几个版本工作流的lora组合，根据需求选择

Shakker-LabsFLUX.1-dev-ControlNet-Union-Pro2, Qwen-Image-InstantX-ControlNet-Union.safetensors, mistoLine_rank256, ip-adapter_instant_id_sdxl.bin, depth-zoe-xl-v1.0-controlnet.safetensors, control_instant_id_sdxl.safetensors, CN-anytest_v3-50000_fp16.safetensors, xl-openpose.safetensors, Wan21_Uni3C_controlnet_fp16.safetensors

包含早期的1.5 xl的常用controlnet，虽然现在用的已经不多了 还有flux和qwen的万能cn 全部直接放到models下面的controlnet文件夹即可 

qwen_image_edit_2511_bf16.safetensors, qwen_image_edit_2511_fp8mixed.safetensors, Qwen-Image-Edit-2511-Lightning-4steps-V1.0-bf16.safetensors, Qwen-Image-Edit-2509-Lightning-8steps-V1.0-bf16.safetensors

原版模型+加速lora的组合

Wan2.1_I2V_14B_FusionX-Q4_K_S.gguf, Wan2_1-InfiniteTalk_Single_Q8, wan2.1-i2v-14b-480p-Q8_0.gguf

**底膜放了2.1的ggufQ4（8G可用）和Q8(16g可用)两个选择** **infinitetalk本体模型放的ggufQ8** 其他配套模型都是wan2.1的基础模型，包括vae clip 还有加速lora等，在其他模型包链接里

ltx无字幕.safetensors

如题，权重给0.5-0.6 太高影响质量 90%不出字幕

Wan2_1_VAE_bf16.safetensors, umt5-xxl-enc-fp8_e4m3fn, clip_vision_h, clip_vision_vit_h.safetensors, Wan2.1-14B-T2V-FusionX-VACE-FP8_e4m3fn.safetensors, Wan2_1-I2V-14B-480P_fp8_e4m3fn.safetensors, Wan2_1-T2V-14B_fp8_e4m3fn.safetensors, Wan2_1-VACE_module_14B_fp8_e4m3fn.safetensors, Wan14Bi2vFusioniX.safetensors, lightx2v_T2V_14B_cfg_step_distill_v2_lora_rank64_bf16.safetensors, Wan21_I2V_14B_lightx2v_cfg_step_distill_lora_rank64_fixed.safetensors, Wan21_T2V_14B_lightx2v_cfg_step_distill_lora_rank32.safetensors, lightx2v_I2V_14B_480p_cfg_step_distill_rank128_bf16.safetensors, lightx2v_I2V_14B_480p_cfg_step_distill_rank64_bf16.safetensors

包含基础底膜和量化模型，加速lora和clip等，是infinitetalk和animate的基础模型支持，详细请看下方模型列表

smoothMixWan22I2VT2V_i2vHigh.safetensors, smoothMixWan22I2VT2V_i2vLow.safetensors, smoothMixWan22I2VT2V_t2vHigh.safetensors, smoothMixWan22I2VT2V_t2vLow.safetensors, umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors, clip_vision_h.safetensors, clip_vision_vit_h.safetensors, Wan2_1_VAE_bf16.safetensors

**本地开源图生视频综合最佳模型** 配置低，速度快，控制稳 理论上8g显存32内存可用 内含工作流

z_image_turbo_bf16.safetensors, qwen_3_4b.safetensors, z-image-vae

- 出图很好，配置需求很低，本地必备无需多言 - 附带工作流 - 附带一个controlnet模型（现在用得不多了）

Qwen-Rapid-AIO-NSFW-v18.safetensors, qwen_image_edit_2511_fp8mixed.safetensors, Qwen-Image-Edit-2511-Lightning-4steps-V1.0-bf16.safetensors, 角色置景_RoleScene Blend.safetensors, Qwen-Image-Edit-F2P.safetensors, qwen_2.5_vl_7b_fp8_scaled, qwen_image_vae

- 包含aio版本v18模型和官方fp8两个版本 - 包含三个常用lora，加速lora，社区的融图lora，还有f2p面部一致性lora

flux-2-klein-4b.safetensors, flux-2-klein-9b-fp8.safetensors, klein_realistic.safetensors, qwen_3_4b.safetensors, qwen_3_8b.safetensors, flux2-vae.safetensors

## 🎯 核心功能与亮点 - **轻量高效：** 模型体量小，推理速度快 - **低配友好：** 对显存要求较低，低配置设备也能流畅运行 - **能力对标：** 某些方面表现优于 Qwen2511 ## 📌 依赖项要求 (必备) - **本体版本：** 需升级到 **最新版本** > 💡 **大桶提醒：** 升级本体后再导入工作流，避免版本不兼容导致节点报错。 链接中有两套模型，建议直接选择9b版本即可，另外附带一个开源社区的增加些细节的lora可以加上

ltx-2.3-22b-dev-fp8.safetensors, ltx-2.3-spatial-upscaler-x2-1.0.safetensors, ltx-2.3-22b-distilled-lora-384.safetensors, gemma_3_12B_it_fp8_e4m3fn

## 💡 工具/工作流简介 图生视频 + 对口型工作流套件，出图效果与速度表现优秀，但对硬件配置有较高门槛。 ## 🎯 核心功能与亮点 - **图生视频：** 效果稳定，生成速度快 - **对口型功能：** 音频驱动口型同步，效果自然 - **工作流打包：** 链接内直接包含完整工作流，导入即用 ## 📌 依赖项要求 (必备) - **显存：** 建议 **16GB 以上** - **内存：** 建议 **64GB 以上** - **本体版本：** 需升级到 **最新版本** > ⚠️ **大桶提醒：** 显存低于 12GB、内存小于 32GB 的用户不建议尝试，配置门槛较高，强行运行可能导致报错或极慢。 ## ⚙️ 食用/安装指南 1. **确保 ComfyUI 本体已升级到最新版本** 2. **下载工作流文件**（链接内包含图生视频 + 对口型两套工作流） 3. **导入工作流**，按需加载所需模型节点 4. **运行测试**，确认环境无误后开始创作 ## 🚀 进阶玩法建议 - 对口型功能建议配合清晰的音频素材，效果更佳 - 图生视频可调整帧数与分辨率，平衡速度与质量

FireRed-Image-Edit-1.1_fp8mixed_comfy, FireRed-Image-Edit-1.0-Lightning-8steps-v1.0, FireRed-Image-Edit-Makeup.safetensors, FireRed-Image-Edit-Covercraft

## 简介 本地开源图片编辑模型，在**换装效果**上明显优于同类其他开源编辑模型，电商服装图处理的必备工具。 ## 包含内容 | 文件 | 说明 | |------|------| | 🧠 FP8 大模型 | 精度压缩版，显存占用更低，效果与原版基本一致 | | ⚡ 8步加速 LoRA | 大幅缩短推理步数，出图速度翻倍 | | 🔧 ComfyUI 工作流 | 开箱即用，直接拖入使用 | | 🎭 官方特殊 LoRA × 2 | 官方发布的附加功能 LoRA | 注意：vae模型就用qwen的vae，clip也用qwen的2.5vl-7b模型，没有的可以搜qwen在其他链接里找到 ## 使用说明 下载后按以下路径放置，然后按键盘上R刷新：