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iris-3b-gguf
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gguf-orgnote: feel free to test nvfp4 and mxfp4 on `gguf` node and/or `gguf-desktop` ⚽🐖 *btw, you could make all the other quant types yourself with `Quant` tab from `gguf-desktop` and test it one by one; enjoy your long weekend
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gguf-orgsince LLM in diffusion model basically serves as text encoder, which means its primary goal/function is delivering a prompt to the generator precisely, no talk, no deep reasoning, no long response, make it as simple as possible simply replace `--t5xxl t5xxl.gguf` with `--llm pig_clip-nvfp4.gguf --llm-adapter pig_t5_adapter-f16.gguf`
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詳細を見る ↗qwen-image-2.1-gguf
gguf-orgable to use pig-clip and adapter as text encoder for fast speed or low vram alternative; optional: mmproj for image edit; tune the parameters for effect/details (see the first example below) for running in comfyui, please see the demo above/below (model + encoder + vae; get workflow json or workflow-edit json) *tested with a basic 4050 laptop version gpu with 6GB vram, if you run it with a higher tier card, probably shorten the time to couple seconds but the gap still obvious
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gguf-org- drag **pig** to > `./ComfyUI/models/vae` - drag **qwen3-4b** to > `./ComfyUI/models/text_encoders` - compatible with this, this, this, this, etc. (but 🐷 reversible, opt anyone you like) - drag **z-image** to > `./ComfyUI/models/diffusion_models` - run it with `gguf-connector`; simply execute the command below in console/terminal > >GGUF file(s) available. Select which one to use: > >1. z-image-turbo-q3_k_s.gguf >2. z-image-turbo-iq4_nl.gguf >3. z-image-turbo-iq4_xs.gguf > >Enter your choice (1 to 3): _ > - opt a `gguf` file in your current directory to interact with; nothing else
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