一、REDUX 模型概述与环境搭建
- 作者经大量测试分享 REDUX 知识，模型可生成图像变体与实现风格迁移，与 IP adapt 逻辑不同且能配合，但插件环境部署繁琐。推荐使用端脑云平台，使用 4090， 模型与插件无需安装，圣诞节还有优惠活动及可体验大语言模型，所有模型已打包至网盘供下载。
核心要点
要点 1：REDUX 能生成图像变体和风格迁移，且与其他功能可配合，论点为其在功能上有独特性与兼容性，论据是能实现一致性风格迁移且与 IP adapt 可协同工作，但逻辑不同。
要点 2：插件环境部署困难，建议使用端脑云平台，论点为端脑云平台可解决部署难题，论据是 4090 模型等无需安装且平台有优惠和附加体验。
二、REDUX 基本操作流程
- 导入 flux 基础图后，按步骤添加 REDUX 模型加载器、CUBATION 编码器等组件并连接相关节点，VAE 编码可自动识别图像大小，自定义分辨率需替换为空内存。导入参考图时因模型底层逻辑（裁剪为 384×384 方形再分块），主体居中或正方形图像才能完整提取内容，且会稀释提示词。
核心要点
要点 3：详细介绍了 REDUX 操作流程，包括导入图和添加组件连接节点等，论点为提供了 REDUX 操作的具体方法，论据是给出了从基础图导入到各组件设置及连接的详细步骤。
要点 4：解释了参考图提取原理及对提示词影响，论点为说明参考图使用的特殊性，论据是模型对图像的处理方式导致只有特定图像能完整提取内容且影响提示词占比。
三、REDUX 功能进阶与应用
- 如 style model Apply symbol 节点可调节风格与画面占比，添加条件合并节点能平衡条件使提示词与风格融合；REDUX advance 节点可降低 token 占用、增加提示词权重，有不同模式获取参考图像风格，还可通过参考局部画面增加提示词占比；利用遮罩和 fill jerry dox 可实现万物迁移和模特换装，介绍了不同案例的操作及参数优化。
核心要点
要点 5：阐述了多种提升 REDUX 功能和实现特殊效果的方法，论点为丰富了 REDUX 的应用方式，论据是分别说明了不同节点和工具在调节风格、控制 token、实现图像融合和换装等方面的作用及操作。
四、模型兼容与配置推荐
- REDUX 兼容多种模型类型，给出不同模型出图质量排名，依显存大小推荐配置，对比采样器和调度器后，得出 DPMADAPTIZE 支持所有调度器，推荐 dim uniform 调度器，多数调度器 15 步收敛可选择 dim 的 form 调度。
核心要点
要点 6：介绍了 REDUX 模型兼容性、配置推荐和采样器调度器测试结果，论点为提供了全面的模型使用辅助信息，论据是列出兼容模型、不同显存配置及采样器调度器的测试结论。
反共识观点
观点 1：在图像风格迁移模型中，通常认为图像提取应尽量保持完整性，但 REDUX 模型底层逻辑是将图像裁剪为 384×384 方形再分块处理，仅能较好提取主体居中或正方形图像内容。例如在实际应用中，若用户有一张非居中且不规则的艺术作品图像想要进行风格迁移，按照常规思维应能完整提取信息进行迁移，但 REDUX 模型却会丢失部分内容，这打破了一般对图像风格迁移模型在图像提取方面的普遍认知，要求用户重新思考和处理图像以适应模型。
观点 2：在采样器和调度器的选择上，传统认知可能更倾向于一些常见搭配，但文中通过大量测试得出多数调度器 15 步收敛可选择 dim 的 form 调度等结论，与一般经验性认知不同。比如在以往的 AI 绘画实践中，使用者可能会根据常见的推荐或习惯选择采样器和调度器组合，但按照本文测试结果，采用新的组合方式可能会在图像生成效率和质量上有不同表现，为使用者提供了新的优化方向，突破了常规选择思路。
模型存放路径
GGUF模型放置到：
磁盘：Comfyui\models\unet
原版模型放置到
磁盘：Comfyui\models\diffusion_models
Lora模型放置到
磁盘：Comfyui\models\loras
Redux风格模型放置到
磁盘：Comfyu\models\style_models
clip_vision模型放置到：
磁盘Comfyui\models\clip_vision
