如何5分钟快速上手OneReward_repackaged:ComfyUI模型下载、目录放置与部署实战教程
【免费下载链接】OneReward_repackaged项目地址https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/Comfy-Org/OneReward_repackaged点击查看免费下载OneReward_repackaged 是一个面向 ComfyUI 的Flux.1 Fill Dev 图像编辑模型重打包仓库包含 OneReward 微调后的三个精度版本 Transformerbf16 / fp16 / fp8以及一个物体移除 LoRA。本文是一份 5 分钟速成教程带你完成OneReward 模型下载、目录放置与ComfyUI 部署的全部流程新手也能照着一步步跑通。 一、这个仓库是什么OneReward 是基于Flux.1 Fill Dev基座模型训练而来的图像填充/编辑模型base model 为yichengup/flux.1-fill-dev-OneReward官方原仓库为单文件形式不方便 ComfyUI 直接加载。本仓库把它拆分重打包成了标准目录结构解压即可用。仓库内容一览文件说明flux.1-fill-dev-OneReward-transformer_bf16.safetensorsbf16 精度 Transformer质量最高体积最大flux.1-fill-dev-OneReward-transformer_fp16.safetensorsfp16 精度 Transformer质量高体积与 bf16 相当flux.1-fill-dev-OneReward-transformer_fp8.safetensorsfp8 精度 Transformer体积约减半低显存首选flux.1-fill-dev-object-removal-lora.safetensors物体移除 LoRA用于擦除/移除图中物体仓库说明文件见 README.md模型文件位于 split_files/ 目录下。 二、怎么选精度版本一张表说清楚三种精度版本的权重数值相同区别只在存储格式按需选择即可三者互斥只需下载一个版本显存参考适合人群fp8约 12~16GB8~12GB 显存用户新手推荐fp16约 18~24GB追求质量、显存充足的用户bf16约 18~24GB同上bf16 数值稳定性略好 提示如果显存低于 12GB优先选 fp8 版本并搭配 ComfyUI 的模型卸载offload机制使用。⬇️ 三、模型下载克隆仓库约 2 分钟打开终端执行以下命令把仓库克隆到本地git clone https://gitcode.com/hf_mirrors/Comfy-Org/OneReward_repackaged由于模型体积较大单文件约 12~23GB克隆过程取决于你的带宽请确保磁盘剩余空间充足。克隆完成后进入split_files目录查看文件路径参考扩散模型split_files/diffusion_models/LoRAsplit_files/loras/ 四、目录放置一步放对位置这是最容易出错的环节。按照 README.md 中的官方要求把文件放入 ComfyUI 对应文件夹只放需要的文件不要整目录复制ComfyUI/ └── models/ ├── diffusion_models/ │ └── 放你选中的 Transformer 文件三选一 └── loras/ └── 放 object-removal LoRA可选具体对应关系把flux.1-fill-dev-OneReward-transformer_*.safetensors复制到ComfyUI/models/diffusion_models/把 flux.1-fill-dev-object-removal-lora.safetensors 复制到ComfyUI/models/loras/需要物体移除功能才放放好后刷新一下 ComfyUI 前端或在模型下拉框处点击刷新按钮新模型就会出现在列表里。 五、部署使用加载工作流开跑启动你的 ComfyUI打开网页界面加载官方提供的 Flux.1 Dev OneReward 工作流模板ComfyUI 模板库中搜索Flux.1 Fill Dev OneReward在Load Diffusion Model / UNET Loader节点中选择flux.1-fill-dev-OneReward-transformer_***如需移除物体在Lora Loader节点中挂载 object-removal LoRA并适当调整强度strength 从 1.0 起步微调填入提示词、上传参考图点击Queue Prompt即可生成。⚠️ 常见坑位速查现象原因与解决模型列表里没有 OneReward文件没放对目录检查diffusion_models/与loras/是否放反生成极慢 / 频繁卡顿显存不足触发频繁换页换 fp8 版本或降低分辨率LoRA 不生效确认 LoRA 在loras/目录且已刷新模型列表✅ 六、总结用 30 秒回顾今天的路径clone 仓库 → 三选一精度文件 → 放入models/diffusion_models/→ LoRA 放入models/loras/→ 加载工作流出图。至此OneReward_repackaged 的下载、目录放置与部署全部完成你就可以开始体验 Flux.1 Fill 的图像编辑与物体移除能力了。祝出图顺利赞分享【免费下载链接】OneReward_repackaged项目地址https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/Comfy-Org/OneReward_repackaged点击查看免费下载相关推荐5分钟快速上手Splash轻量级浏览器服务部署与使用全指南5分钟快速上手Splash轻量级浏览器服务部署与使用全指南 Splash是一款轻量级、可脚本化的浏览器即服务工具通过HTTP API提供强大的网页渲染能力。如何5分钟部署Qwen3.5-9B-singprobeSGLang流式护栏模型快速上手教程如何5分钟部署Qwen3.5 9B singprobeSGLang流式护栏模型快速上手教程 Qwen3.5 9B singprobe 是一款轻量级 流式护栏模如何5分钟快速部署Pocket IDDocker实战教程如何5分钟快速部署Pocket IDDocker实战教程 Pocket ID是一个简单易用的OIDC身份提供商让用户能够使用Passkeys通行密钥来认后端认证鉴权创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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