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HiDream-I1 演示 HiDream-I1 是智象未来(HiDream-ai)于2025年4月7日正式开源的文生图模型。该模型拥有17B参数规模,采用 MIT 许可证 发布,支持用于个人项目、科学研究以及商用,目前在多项基准测试中该模型表现优异。

模型特点

混合架构设计 采用 Diffusion Transformer(DiT)与混合专家系统(MoE)的组合架构:
  • 基于 Diffusion Transformer(DiT),通过双流 MMDiT 模块处理多模态信息,单流 DiT 模块优化全局一致性。
  • 动态路由机制灵活分配计算资源,提升复杂场景处理能力,在色彩还原、边缘处理等细节上表现优异。
多模态文本编码器集成 整合四个文本编码器:
  • OpenCLIP ViT-bigG、OpenAI CLIP ViT-L(视觉语义对齐)
  • T5-XXL(长文本解析)
  • Llama-3.1-8B-Instruct(指令理解) 这一组合使其在颜色、数量、空间关系等复杂语义解析上达到 SOTA 水平,中文提示词支持显著优于同类开源模型。
原始模型版本 HiDream-ai 提供三个版本的 HiDream-I1 模型,以满足不同需求。以下是原始模型仓库的链接:

关于本篇工作流示例

在本示例中,我们将使用 ComfyOrg 重新打包的版本。你可以在 HiDream-I1_ComfyUI 仓库中找到本示例中将使用的所有模型文件。
在开始之前,请更新你的 ComfyUI 版本,确保其至少在此提交之后,以保证你的 ComfyUI 原生支持 HiDream。

HiDream-I1 工作流

对应不同 ComfyUI 原生版本 HiDream-I1 工作流的模型要求基本上是相同的,只有使用过的 diffusion models 文件不同。 如果你不知道如何选择合适的版本,请参考以下建议:
  • HiDream-I1-Full 可以生成质量最高的图像
  • HiDream-I1-Dev 在生成较高质量的图像的同时,又兼顾速度
  • HiDream-I1-Fast 只需要 16 步就可以生成图像,适合需要实时迭代的场景
对于 devfast 版本并不需要负向提示词,所以请在采样时设置cfg 参数为 1.0,我们对应参数设置已在相关工作流中备注。
以上三个版本的完整版本对显存要求较高,你可能需要 27GB 以上的显存才能顺利运行。在对应版本的工作流教程中,我们将会使用 fp8 版本作为示例演示,以保证大多用户都可以顺利运行,不过我们仍会在对应示例中提供不同版本的模型下载链接,你可以根据你的显存情况来选择合适的文件。

模型安装

下面的模型文件是我们会共用的模型文件,请点击对应的链接进行下载,并参照模型文件保存位置进行保存,对应的 diffusion models 模型我们会在对应工作流中引导你进行下载。 text_encoders VAE
  • ae.safetensors 这个是 Flux 的 VAE 模型,如果你之前使用过 Flux 的工作流,你可能已经下载了这个文件。
diffusion models 这部分我们将在对应工作流中具体引导下载对应的模型文件。 模型文件保存位置

HiDream-I1 full 版本工作流

Run on Comfy Cloud

1. 模型文件下载

请根据你的硬件情况选择合适的版本,点击链接并下载对应的模型文件保存到 ComfyUI/models/diffusion_models/ 文件夹下。

2. 工作流文件下载

请下载下面的图片,并拖入 ComfyUI 中以加载对应的工作流 HiDream-I1 full 版本工作流

3. 按步骤完成工作流的运行

HiDream-I1 full 版本步骤图 按步骤完成工作流的运行
  1. 确保Load Diffusion Model 节点中使用的是 hidream_i1_full_fp8.safetensors 文件
  2. 确保QuadrupleCLIPLoader 中四个对应的 text encoder 被正确加载
    • clip_l_hidream.safetensors
    • clip_g_hidream.safetensors
    • t5xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors
    • llama_3.1_8b_instruct_fp8_scaled.safetensors
  3. 确保Load VAE 节点中使用的是 ae.safetensors 文件
  4. 对于 full 版本你需要设置 ModelSamplingSD3 中的 shift 参数为 3.0
  5. 对于 Ksampler 节点,你需要进行以下设置
    • steps 设置为 50
    • cfg 设置为 5.0
    • (可选) sampler 设置为 lcm
    • (可选) scheduler 设置为 normal
  6. 点击 Run 按钮,或者使用快捷键 Ctrl(cmd) + Enter(回车) 来执行图片生成

HiDream-I1 dev 版本工作流

Run on Comfy Cloud

1. 模型文件下载

请根据你的硬件情况选择合适的版本,点击链接并下载对应的模型文件保存到 ComfyUI/models/diffusion_models/ 文件夹下。

2. 工作流文件下载

请下载下面的图片,并拖入 ComfyUI 中以加载对应的工作流 HiDream-I1 dev 版本工作流

3. 按步骤完成工作流的运行

HiDream-I1 dev 版本步骤图 按步骤完成工作流的运行
  1. 确保Load Diffusion Model 节点中使用的是 hidream_i1_dev_fp8.safetensors 文件
  2. 确保QuadrupleCLIPLoader 中四个对应的 text encoder 被正确加载
    • clip_l_hidream.safetensors
    • clip_g_hidream.safetensors
    • t5xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors
    • llama_3.1_8b_instruct_fp8_scaled.safetensors
  3. 确保Load VAE 节点中使用的是 ae.safetensors 文件
  4. 对于 dev 版本你需要设置 ModelSamplingSD3 中的 shift 参数为 6.0
  5. 对于 Ksampler 节点,你需要进行以下设置
    • steps 设置为 28
    • (重要) cfg 设置为 1.0
    • (可选) sampler 设置为 lcm
    • (可选) scheduler 设置为 normal
  6. 点击 Run 按钮,或者使用快捷键 Ctrl(cmd) + Enter(回车) 来执行图片生成

HiDream-I1 fast 版本工作流

Run on Comfy Cloud

1. 模型文件下载

请根据你的硬件情况选择合适的版本,点击链接并下载对应的模型文件保存到 ComfyUI/models/diffusion_models/ 文件夹下。

2. 工作流文件下载

请下载下面的图片,并拖入 ComfyUI 中以加载对应的工作流 HiDream-I1 fast 版本工作流

3. 按步骤完成工作流的运行

HiDream-I1 fast 版本步骤图 按步骤完成工作流的运行
  1. 确保Load Diffusion Model 节点中使用的是 hidream_i1_fast_fp8.safetensors 文件
  2. 确保QuadrupleCLIPLoader 中四个对应的 text encoder 被正确加载
    • clip_l_hidream.safetensors
    • clip_g_hidream.safetensors
    • t5xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors
    • llama_3.1_8b_instruct_fp8_scaled.safetensors
  3. 确保Load VAE 节点中使用的是 ae.safetensors 文件
  4. 对于 fast 版本你需要设置 ModelSamplingSD3 中的 shift 参数为 3.0
  5. 对于 Ksampler 节点,你需要进行以下设置
    • steps 设置为 16
    • (重要) cfg 设置为 1.0
    • (可选) sampler 设置为 lcm
    • (可选) scheduler 设置为 normal
  6. 点击 Run 按钮,或者使用快捷键 Ctrl(cmd) + Enter(回车) 来执行图片生成

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你需要使用 City96 的 ComfyUI-GGUF 中的“U-Net 加载器 (GGUF)”节点来替换“UNet 加载器”节点。

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