Flux.1模型本地部署有四种方式：一、ComfyUI手动部署，需按标准路径放置模型文件；二、CSDN星图预置镜像一键启动；三、HuggingFace Transformers原生加载；四、GitCode Flux49一键部署包。
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如果您已下载Flux.1模型文件，但无法在本地运行或ComfyUI中识别模型，则可能是由于模型存放路径错误、依赖缺失或环境未正确初始化。以下是将Flux.1模型安装到本地的多种可行方式：
一、通过ComfyUI标准目录结构手动部署
该方法适用于所有Windows/macOS/Linux系统，不依赖预编译镜像，完全可控且兼容最新版ComfyUI。需确保模型文件按官方约定路径归位，否则加载时会报“model not found”错误。
1、确认已克隆并启动ComfyUI：执行git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git，进入目录后运行python main.py --listen验证基础服务可访问。
2、创建标准模型子目录：在ComfyUI根目录下依次建立models/unet、models/clip、models/vae、models/clip_vision和models/text_encoders（部分版本需text_encoder与text_encoder_2）。
3、按类型放置对应模型文件：flux1-dev-fp8.safetensors放入models/unet/；clip_l.safetensors与t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors放入models/clip/；ae.safetensors放入models/vae/；clip_vision.safetensors放入models/clip_vision/。
4、重启ComfyUI服务，刷新浏览器页面，在加载工作流后检查节点中“UNetLoader”与“CLIPLoader”的下拉菜单是否出现对应模型名称。
二、使用CSDN星图预置镜像一键启动
该方法跳过Python环境、CUDA驱动、依赖编译等全部环节，适合无开发经验用户或临时快速验证模型效果。镜像已集成FLUX.1-dev、ComfyUI v0.3.19及全部必要custom_nodes。
1、访问CSDN星图平台，搜索关键词FLUX.1-dev预置镜像，选择标注“2026年1月更新”的镜像版本。
2、点击“立即部署”，选择GPU实例规格：最低要求为NVIDIA RTX 4070（12GB显存），推荐RTX 4090以支持1024×1024分辨率生成。
3、部署完成后获取JupyterLab终端链接，打开终端输入cd /workspace/ComfyUI && python main.py --listen --port 8188。
4、在浏览器中访问http://[实例IP]:8188，无需额外配置即可直接加载Flux工作流并生成图像。
三、基于HuggingFace Transformers原生加载
该方法绕过ComfyUI，适用于需要嵌入自定义脚本、做批量推理或集成至Web API的开发者。依赖transformers 4.45+与torch 2.4+，要求显存≥24GB（FLUX.1-dev）或≥12GB（fp8量化版）。
1、新建Python虚拟环境并激活：python3.10 -m venv flux_env && source flux_env/bin/activate（Windows用flux_env\Scripts\activate）。
2、安装核心依赖：pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121，随后执行pip install transformers accelerate safetensors。
3、执行加载脚本，关键参数必须包含device_map="auto"与torch_dtype=torch.bfloat16：model = AutoModel.from_pretrained("black-forest-labs/FLUX.1-dev", torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto")。
4、调用model.generate()前，需同步加载配套tokenizer：tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("black-forest-labs/FLUX.1-dev", subfolder="tokenizer")。
四、使用GitCode Flux49一键部署包
该方案整合了FLUX.1全系模型（dev/schnell/fp8）、TensorRT加速模块及中文汉化补丁，面向Linux服务器用户优化，启动后自动挂载/workspace/flux为工作区。
1、执行完整克隆命令：cd $HOME && git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/flux49/flux。
2、创建并激活虚拟环境：cd $HOME/flux && python3.10 -m venv .venv && source .venv/bin/activate。
3、安装全部功能组件：pip install -e ".[all]"；若使用NVIDIA GPU，追加pip install -e ".[tensorrt]" --extra-index-url https://pypi.nvidia.com。
4、运行启动脚本：bash launch.sh，服务默认监听0.0.0.0:8188，支持局域网内其他设备访问。
