视频全面介绍了FLUX生态系统的各个方面，包括模型的安装和使用方法，FLUX的功能，工作流的搭建，以及Lora和ControlNet的整合。视频通过详细的讲解和示例，展示了FLUX在图像生成和处理方面的多样性和高效性。观众评论反映了对视频内容的认可，认为视频帮助他们更好地理解和应用FLUX的技术。

【时间线】 -

00:17 - 介绍FLUX生态系统的整体框架和主要讲解内容

01:01 - 讲解FLUX模型的不同版本，包括原模、FP8版本、NF4和GGUF模型的特点和安装方法

03:23 - 介绍NF4模型的显存要求和性能优势

05:00 - 解释GGUF模型的背景和兼容性，并介绍下载不同大小模型的方法

06:10 - 详细讲解FLUX节点的安装和配置，包括GGUF、NF4和x lab节点

08:00 - 提供FLUX在LiveLive AI平台上的使用建议

21:35 - 介绍使用Lora模型生成的效果，并讨论权重对图像质量的影响

23:31 - 讲解高清放大的工作流，包括使用ultimate sd upscale节点进行放大处理

25:15 - 展示NF4模型和FP8模型的放大效果

27:00 - 展示图生图的工作流，包括图像节点和DNOISE值的调整

29:13 - 解释局部重绘的工作流，包括differential diffusion和其他节点的使用

32:01 - 演示如何进行局部修改，如改变衣物颜色和添加文字

03:50 - 讲解在FLUX系统中搭建ControlNet工作流的步骤

10:15 - 展示不同ControlNet模型生成的图像效果，并讨论其优缺点

15:20 - 解决观众遇到的技术问题，如UNETLoader报错

21:40 - 探讨FLUX生态系统的未来发展趋势，提到新模型NF4和GGU

FLUX原模+VAE：https://www.liblib.art/modelinfo/8dfd5ff599b7461f9924606eddfdb96a?from=search

FLUX FP8模型：https://www.liblib.art/modelinfo/de40ff893256477bbb1bb54e3d8d9df6?from=search

FLUX NF4模型：https://www.liblib.art/modelinfo/0175a2f9826d4c3a9335380940f87f58?from=search

FLUX GGUF模型：https://huggingface.co/city96/FLUX.1-dev-gguf/tree/main

FLUX CLIP模型：https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/tree/main

FLUX Lora模型：https://huggingface.co/XLabs-AI/flux-lora-collection/tree/main

FLUX Controlnet模型：

Hed：https://huggingface.co/XLabs-AI/flux-controlnet-hed-v3/tree/main

Depth：https://huggingface.co/XLabs-AI/flux-controlnet-depth-v3/tree/main

Canny：https://huggingface.co/XLabs-AI/flux-controlnet-canny-v3/tree/main

GGUF节点包：https://github.com/city96/ComfyUI-GGUF

NF4节点包：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI_bitsandbytes_NF4

Xlabs节点包：https://github.com/XLabs-AI/x-flux-comfyui

以上所有模型整合+教学工作流+FLUX关键词】：https://pan.quark.cn/s/577933c072ee