HiDream模型生图，排名超过 flux：GGUF低显存福音

一、HiDream-I1介绍？

HiDream智象未来团队宣布开源图像生成大模型HiDream-I1与交互编辑模型HiDream-E1，从黑森林开源Flux-Dev文生图模型开源后，将文生图AI绘图领域推到一个全新的高度，至今仍然是最强的开源文生图DiT架构模型。今天将重点介绍一款最新的开源文生图模型：HiDream-I1。这是一个全新的开源图像生成基础模型，是由国内一家AI初创企业智象未来开源的。拥有 170 亿参数(Flux是12B参数)，能够在几秒内实现行业领先的图像生成质量。

针对不同场景需求，HiDream-I1 提供了三种版本：

• 完整版（Full）：50 步推理，适合追求极致画质的专业场景。在 HPSv2.1 基准测试中，其以 33.82 分超越 Midjourney V6（30.29 分），尤其在动漫（35.05 分）和概念艺术（33.74 分）领域表现惊艳。
• 开发者版（Dev）：28 步推理，平衡效率与效果。在 880x1168 分辨率下，24G 显存仅需 45 秒即可生成高质量图像，适合快速迭代的设计流程。
• 极速版（Fast）：16 步推理，12G 显存支持实时生成。通过 Q4 量化技术，用户可在普通消费级显卡上实现 "秒级出图"，极大降低了创作门槛。

二、Comfyui如何安装HiDream-I

comfyui 社区的大佬已经对 HiDream-I1 模型进行了适配，让我们在本地也可以进行体验。暂时需要我们自己手动进行下载。

安装步骤如下：

1. 更新 ComfyUI 至最新版本

2. 下载comfyUI HiDream-I1 相关模型：

以上三个版本的全量版本需要 27G 以上的显存才能体验，所以插件作者也为我们提供了 NF4，16G 以上的显存就可以体验了，而且效果也很不错。

安装插件以后，第一次运行工作流的时候会自动下载模型，所有模型大概在 122G 的样子，工作流还是蛮简单的，支持中英文提示词，选择模型「model_type」的时候记得选择 nf4 结尾的模型，当然如果本地显存足够的话，大家随意。其它参数默认即可，会根据选中的模型自动调整。并且 GGUF 版本也已经支持，最低只需要 8G 显存！

好了，话不多说，我们直接开整！

• 无需安装任何插件，仅需更新ComfyUI本体到最新版本

•文本编码器：

1. clip_l_hidream.safetensors
2. clip_g_hidream.safetensors
3. t5xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors
4. llama_3.1_8b_instruct_fp8_scaled.safetensors

将这4个文件放在ComfyUI/models/text_encoders目录中，其中第3个t5xxl玩过FLUX的基本都有了，同时VAE也是，所以VAE直接用回FLUX的VAE模型即可。

• VAE模型：需要下载VAE模型（ae.safetensors，同Flux VAE模型）放置到 /ComfyUI/models/vae目录下。

• UNET模型：需要下载对应UNET模型（ hidream_i1_dev_bf16.safetensors 或 hidream_i1_full_fp16.safetensors ）放置到 /ComfyUI/models/unet 目录下。模型下载地址：https://huggingface.co/Comfy-Org/HiDream-I1

GGUF版：

如果想要使用 GGUF 版本的小伙伴记得把插件 ComfyUI-GGUF 更新到最新版本。

插件地址：https://github.com/city96/ComfyUI-GGUF

GGUF 模型下载地址：https://huggingface.co/city96/HiDream-I1-Full-gguf

不同的模型迭代步数以及采样器算法、cfg 等等都不一样，工作流中也已经做了说明，小伙伴们按照推荐参数进行设值就好了。全量版本需要显存占用 24G，fp8 需要 20G 左右。

三、工作流

加载官方工作流进行生图体验。以下生图效果是使用了一键提示词和提示词反推的功能。因为太懒了不想自己写提示词。

注意：

• 可以启用FP8模式或使用GGUF版本加载，减少显存使用。

• 官方推荐设置：HiDream Full：hidream_i1_full_fp16.safetensors：shift: 3.0；steps: 50；sampler: uni_pc；scheduler: simple；cfg: 5.0。HiDream Dev：hidream_i1_dev_bf16.safetensors： shift: 6.0；steps: 28；sampler: lcm；scheduler: normal；cfg: 1.0 (no negative prompt)。HiDream Fast：hidream_i1_fast_bf16.safetensors：shift: 3.0；steps: 16；sampler: lcm；scheduler: normal；cfg: 1.0 (no negative prompt)

• hidream_i1_dev_bf16.safetensors本地磁盘占用31G，运行速度大约1分钟多;GGUF-Q8则50秒一张3:4出图。同时当前社区已支持LORA训练。

示例：（未来机器人）

A futuristic cybernetic humanoid with a transparent body, intricate glowing neon blue circuits pulsating through its form, an AI chip embedded in the chest, ultra-detailed, hyper-realistic, cinematic lighting, sci-fi aesthetics, 8K resolution, set against a dark, futuristic cityscape with holographic billboards and flying drones.

总结：

可以看到提示词的遵循以及出图的质量以及美感依旧在线，可惜就是出图相比 flux 就有点慢了，希望后续的加速版本也可以快点和我们见面！

好了，今天的分享就到这里了，感兴趣的小伙伴快去试试吧！