FLUX 是目前相當熱門的 AI 文生圖模型之一，擁有優異的畫面品質與提示詞理解能力，只需輸入簡單的文字描述，即可快速產生高品質圖像。相較於傳統模型，FLUX 在人物細節、場景構圖以及整體真實感方面都有不錯的表現，因此受到許多 AI 創作者的青睞。本篇將介紹如何在 ComfyUI 中使用 FLUX 進行文生圖，帶領大家快速體驗 AI 圖像生成的魅力。
首先我們要進入官網的介紹網頁：
Flux Examples | ComfyUI_examples
在這個頁面中，官方已經準備了多種 FLUX 的應用範例與工作流。您只需將喜歡的範例圖片（例如可愛的萌萌圖）直接拖曳到 ComfyUI 介面中，ComfyUI 便會自動讀取 PNG 圖片內所保存的 Metadata（中繼資料），並將對應的 Workflow 自動載入。如此一來，不需要手動建立工作流，即可快速重現範例圖片的生成流程，進一步了解各個節點的設定與運作方式。
我們以上面的 Flux Dev 為例，這是一個標準的 FLUX.1 Dev 文生圖工作流，使用了 FLUX FP8 版本模型，不需要額外的 ControlNet、LoRA 或 IPAdapter。
需要下載的模型
| 模型名稱 | 類型 | 放置目錄 |
|---|---|---|
| flux1-dev-fp8.safetensors | FLUX 主模型 (UNET) | ComfyUI\models\diffusion_models\ |
| t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors | T5 XXL Text Encoder | ComfyUI\models\text_encoders\ |
| clip_l.safetensors | CLIP-L Text Encoder | ComfyUI\models\text_encoders\ |
| ae.safetensors | FLUX VAE | ComfyUI\models\vae\ |
Workflow 中實際使用的模型
1. FLUX 主模型
節點：
UNETLoader模型：
flux1-dev-fp8.safetensors放置目錄：
ComfyUI\models\diffusion_models\下載：
2. T5 XXL Text Encoder
節點：
DualCLIPLoader模型：
t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors放置目錄：
ComfyUI\models\text_encoders\下載：
3. CLIP-L
節點：
DualCLIPLoader模型：
clip_l.safetensors放置目錄：
ComfyUI\models\text_encoders\下載：
4. FLUX VAE
節點：
VAELoader模型：
ae.safetensors放置目錄：
ComfyUI\models\vae\下載：
完成模型下載與放置後，重新啟動 ComfyUI，即可開始體驗 FLUX 的文生圖功能。FLUX 擁有優異的提示詞理解能力與出色的畫面品質，即使是簡單的文字描述，也能生成相當精緻的成果。建議讀者先從官方範例開始嘗試，熟悉各個節點的功能與參數設定，再逐步調整 Prompt 與工作流，打造出符合自己需求的 AI 圖像作品。
