ComfyUI 部署 Hunyuan 图像模型 GGUF 完整指南选型、部署与参数速查【免费下载链接】hunyuanimage-gguf项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/calcuis/hunyuanimage-gguf本指南带你把 Hunyuan 图像模型 GGUF 量化部署进 ComfyUI仓库提供 hunyuanimage2.1、lite、distilled、refiner 四个系列的 GGUF 文件及现成 ComfyUI 工作流 JSON读完按顺序执行三组操作即可在本地完成从模型选型到首次出图。按显存与目标选模型与量化版本先定用途再定量化两步决定你要下载哪个文件使用目标首选系列说明快速出图lite推荐 v2.2或 distilled8 步即可出图比标准模型快 2-3 倍refiner 与 distilled 均须使用 v2 版本高质量出图标准模型 hunyuanimage2.112-15 步生成v2 命名文件更省内存可作为标准模型的轻量替代旧图增强refiner v2用于修复模糊、扭曲、低质量图片量化格式按显存对号入座高显存显卡选 q8_0 或 fp16 文件中等配置选 iq4_nl、q4_k_m 等 4-bit 档显存吃紧时从 q2_k、iq2_xs 或 mxfp4_moe 开始。仓库内每个系列都备齐了上述各档文件直接按文件名挑选即可。下载三个组件并跑通第一次出图下载模型仓库地址https://gitcode.com/hf_mirrors/calcuis/hunyuanimage-gguf按需 clone 或单独取文件。放好三个组件选定的扩散模型放入./ComfyUI/models/diffusion_models文本编码器 byt5-sm127MB文件byt5_small_glyphxl_fp32-iq4_nl.gguf与 qwen2.5-vl-7b5.03GB文件qwen2.5-vl-7b-test-q4_0.gguf放入./ComfyUI/models/text_encodersVAE 文件pig_hunyuan_image_vae_fp32-f16.gguf811MB放入./ComfyUI/models/vae。导入工作流仓库根目录提供四份 JSON按用途拖入 ComfyUI 加载——workflow-hunyuanimage.json标准、workflow-hunyuanimage-lite.json轻量化、workflow-hunyuanimage-distilled.json蒸馏、workflow-hunyuanimage-refiner.json精炼。出图把节点里的步数、CFG 改到上表数值后运行。distilled v2 用 8 步 CFG 1.0约 30 秒即可得到与标准模型观感接近的结果。三种用法的参数与预期效果场景stepsCFG预期效果快速出图8lite v2.2 测试可用 101.08 步出图耗时约为标准模型的 1/3 到 1/2lite v2.2 画质达到标准模型的 80-90%加载时间最多省 60-70%具体受 steps 与 CFG 设置影响高质量出图12-15推荐 152.5-3.0推荐 2.5标准模型在 12-15 步即可出稳定质量CFG 过高会过饱和、颜色发闷过低则细节不足旧图增强15-20推荐 182.0把 q2 低量化产物、模糊或扭曲图送入 refiner v2 进行修复与锐化采样器组合上euler 配 simple 调度器是较稳的起点不满意再换其他组合对比。出图异常按现象排查现象显存不足、生成中断。原因量化档位偏高或分辨率过大。动作换 iq4_nl / q4_k_m 等更激进量化分辨率从 2048x2048 降到 1024x1024或改用 lite / distilled 系列。现象图不对味、细节差。原因负向提示词过简、CFG 未落在合理区间。动作负向提示词补足 low quality、bad anatomy、extra digits 等条目把 CFG 拉回 2.5-3.0高饱和或 2.0欠细节附近再换采样器对比。现象模型加载失败。原因文件目录错位或组件不匹配。动作核对三类文件是否分别位于 diffusion_models、text_encoders、vae 目录文件名不含特殊字符并确认 ComfyUI 已安装兼容的 GGUF Node 插件。现象连续运行后 VRAM 不释放。原因Qwen 文本编码器在部分显卡上驻留显存。动作改用 fp8 缩量的 encoderqwen_2.5_vl_7b_fp8_e4m3fn.safetensors替代 q4_0 GGUF 编码器具体表现因卡与驱动而异可先小规模测试。跑通第一张图后下一步建议用 distilled v2 批量出图验证速度再用 refiner v2 对其中不满意的结果做二次增强对比同一提示词下不同量化档位的质量差距最终锁定适合自己设备的文件。【免费下载链接】hunyuanimage-gguf项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/calcuis/hunyuanimage-gguf创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
ComfyUI 部署 Hunyuan 图像模型 GGUF 完整指南选型、部署与参数速查【免费下载链接】hunyuanimage-gguf项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/calcuis/hunyuanimage-gguf本指南带你把 Hunyuan 图像模型 GGUF 量化部署进 ComfyUI仓库提供 hunyuanimage2.1、lite、distilled、refiner 四个系列的 GGUF 文件及现成 ComfyUI 工作流 JSON读完按顺序执行三组操作即可在本地完成从模型选型到首次出图。按显存与目标选模型与量化版本先定用途再定量化两步决定你要下载哪个文件使用目标首选系列说明快速出图lite推荐 v2.2或 distilled8 步即可出图比标准模型快 2-3 倍refiner 与 distilled 均须使用 v2 版本高质量出图标准模型 hunyuanimage2.112-15 步生成v2 命名文件更省内存可作为标准模型的轻量替代旧图增强refiner v2用于修复模糊、扭曲、低质量图片量化格式按显存对号入座高显存显卡选 q8_0 或 fp16 文件中等配置选 iq4_nl、q4_k_m 等 4-bit 档显存吃紧时从 q2_k、iq2_xs 或 mxfp4_moe 开始。仓库内每个系列都备齐了上述各档文件直接按文件名挑选即可。下载三个组件并跑通第一次出图下载模型仓库地址https://gitcode.com/hf_mirrors/calcuis/hunyuanimage-gguf按需 clone 或单独取文件。放好三个组件选定的扩散模型放入./ComfyUI/models/diffusion_models文本编码器 byt5-sm127MB文件byt5_small_glyphxl_fp32-iq4_nl.gguf与 qwen2.5-vl-7b5.03GB文件qwen2.5-vl-7b-test-q4_0.gguf放入./ComfyUI/models/text_encodersVAE 文件pig_hunyuan_image_vae_fp32-f16.gguf811MB放入./ComfyUI/models/vae。导入工作流仓库根目录提供四份 JSON按用途拖入 ComfyUI 加载——workflow-hunyuanimage.json标准、workflow-hunyuanimage-lite.json轻量化、workflow-hunyuanimage-distilled.json蒸馏、workflow-hunyuanimage-refiner.json精炼。出图把节点里的步数、CFG 改到上表数值后运行。distilled v2 用 8 步 CFG 1.0约 30 秒即可得到与标准模型观感接近的结果。三种用法的参数与预期效果场景stepsCFG预期效果快速出图8lite v2.2 测试可用 101.08 步出图耗时约为标准模型的 1/3 到 1/2lite v2.2 画质达到标准模型的 80-90%加载时间最多省 60-70%具体受 steps 与 CFG 设置影响高质量出图12-15推荐 152.5-3.0推荐 2.5标准模型在 12-15 步即可出稳定质量CFG 过高会过饱和、颜色发闷过低则细节不足旧图增强15-20推荐 182.0把 q2 低量化产物、模糊或扭曲图送入 refiner v2 进行修复与锐化采样器组合上euler 配 simple 调度器是较稳的起点不满意再换其他组合对比。出图异常按现象排查现象显存不足、生成中断。原因量化档位偏高或分辨率过大。动作换 iq4_nl / q4_k_m 等更激进量化分辨率从 2048x2048 降到 1024x1024或改用 lite / distilled 系列。现象图不对味、细节差。原因负向提示词过简、CFG 未落在合理区间。动作负向提示词补足 low quality、bad anatomy、extra digits 等条目把 CFG 拉回 2.5-3.0高饱和或 2.0欠细节附近再换采样器对比。现象模型加载失败。原因文件目录错位或组件不匹配。动作核对三类文件是否分别位于 diffusion_models、text_encoders、vae 目录文件名不含特殊字符并确认 ComfyUI 已安装兼容的 GGUF Node 插件。现象连续运行后 VRAM 不释放。原因Qwen 文本编码器在部分显卡上驻留显存。动作改用 fp8 缩量的 encoderqwen_2.5_vl_7b_fp8_e4m3fn.safetensors替代 q4_0 GGUF 编码器具体表现因卡与驱动而异可先小规模测试。跑通第一张图后下一步建议用 distilled v2 批量出图验证速度再用 refiner v2 对其中不满意的结果做二次增强对比同一提示词下不同量化档位的质量差距最终锁定适合自己设备的文件。【免费下载链接】hunyuanimage-gguf项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/calcuis/hunyuanimage-gguf创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
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