12G显存都可以跑的OmniGen

低显存建议用 int8 模式，不然分辨率上去容易爆显存

https://github.com/chflame163/ComfyUI_OmniGen_Wrapper?tab=readme-ov-file

首次运行插件时将自动下载模型。也可以手动下载，在下面两个下载途径选择其一:

从Huggingface下载:

• 从 Shitao/OmniGen-v1 下载全部模型文件，并复制到ComfyUI/models/OmniGen/Shitao/OmniGen-v1文件夹；
• 从 *********ai/sdxl-vae 下载 diffusion_pytorch_model.safetensors 和 config.json 两个文件，并复制到ComfyUI/models/OmniGen/Shitao/OmniGen-v1/vae文件夹。

• image_1: 可选输入图片1。如果输入，须在prompt中描述此图，用{image_1}指代。
• image_2: 可选输入图片2。如果输入，须在prompt中描述此图，用{image_2}指代。
• image_3: 可选输入图片3。如果输入，须在prompt中描述此图，用{image_3}指代。
• dtype: 模型精度，default为模型默认精度, 可选int8。默认精度大约占用12GB显存，int8大约占用7GB显存。
• prompt: 生成图片的提示词。如果有图片输入，请用{image_1}、{image_2}、{image_3}指代。
• width: 生成图片的宽度，必须为16的倍数。
• height: 生成图片的高度，必须为16的倍数。
• guidance_scale: 引导比例。较高的值会使模型的生成结果更倾向于条件，但可能损失图像的多样性和自由度。
• image_guidance_scale: 图片引导比例。
• steps: 图片生成推理步数。
• separate_cfg_infer: 在不同引导下分别对图像进行推理；这可以在生成大尺寸图像时节省内存，但会使推理速度变慢。
• use_kv_cache: 使用kv缓存以加快推理速度。
• seed: 随机种子。推理使用不同的种子产生不同结果。
• control_after_generate: 每次运行时种子值变化选项。
• cache_model: 设置为True时缓存模型，下次运行无需再次加载模型。