Instructions to use MaxedOut/ComfyUI-Starter-Packs with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- llama-cpp-python
How to use MaxedOut/ComfyUI-Starter-Packs with llama-cpp-python:
# !pip install llama-cpp-python from llama_cpp import Llama llm = Llama.from_pretrained( repo_id="MaxedOut/ComfyUI-Starter-Packs", filename="Flux1/clip/GGUF/t5xxl_Q5_K_M.gguf", )
output = llm( "Once upon a time,", max_tokens=512, echo=True ) print(output)
- Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps
- llama.cpp
How to use MaxedOut/ComfyUI-Starter-Packs with llama.cpp:
Install from brew
brew install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: llama-server -hf MaxedOut/ComfyUI-Starter-Packs:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: llama-cli -hf MaxedOut/ComfyUI-Starter-Packs:Q4_K_M
Install from WinGet (Windows)
winget install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: llama-server -hf MaxedOut/ComfyUI-Starter-Packs:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: llama-cli -hf MaxedOut/ComfyUI-Starter-Packs:Q4_K_M
Use pre-built binary
# Download pre-built binary from: # https://github.com/ggerganov/llama.cpp/releases # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: ./llama-server -hf MaxedOut/ComfyUI-Starter-Packs:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: ./llama-cli -hf MaxedOut/ComfyUI-Starter-Packs:Q4_K_M
Build from source code
git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git cd llama.cpp cmake -B build cmake --build build -j --target llama-server llama-cli # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: ./build/bin/llama-server -hf MaxedOut/ComfyUI-Starter-Packs:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: ./build/bin/llama-cli -hf MaxedOut/ComfyUI-Starter-Packs:Q4_K_M
Use Docker
docker model run hf.co/MaxedOut/ComfyUI-Starter-Packs:Q4_K_M
- LM Studio
- Jan
- Ollama
How to use MaxedOut/ComfyUI-Starter-Packs with Ollama:
ollama run hf.co/MaxedOut/ComfyUI-Starter-Packs:Q4_K_M
- Unsloth Studio new
How to use MaxedOut/ComfyUI-Starter-Packs with Unsloth Studio:
Install Unsloth Studio (macOS, Linux, WSL)
curl -fsSL https://unsloth.ai/install.sh | sh # Run unsloth studio unsloth studio -H 0.0.0.0 -p 8888 # Then open http://localhost:8888 in your browser # Search for MaxedOut/ComfyUI-Starter-Packs to start chatting
Install Unsloth Studio (Windows)
irm https://unsloth.ai/install.ps1 | iex # Run unsloth studio unsloth studio -H 0.0.0.0 -p 8888 # Then open http://localhost:8888 in your browser # Search for MaxedOut/ComfyUI-Starter-Packs to start chatting
Using HuggingFace Spaces for Unsloth
# No setup required # Open https://huggingface.co/spaces/unsloth/studio in your browser # Search for MaxedOut/ComfyUI-Starter-Packs to start chatting
- Docker Model Runner
How to use MaxedOut/ComfyUI-Starter-Packs with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/MaxedOut/ComfyUI-Starter-Packs:Q4_K_M
- Lemonade
How to use MaxedOut/ComfyUI-Starter-Packs with Lemonade:
Pull the model
# Download Lemonade from https://lemonade-server.ai/ lemonade pull MaxedOut/ComfyUI-Starter-Packs:Q4_K_M
Run and chat with the model
lemonade run user.ComfyUI-Starter-Packs-Q4_K_M
List all available models
lemonade list
๐ฆ ComfyUI-Starter-Packs
A curated vault of essential models for ComfyUI users.
๐ง Whatโs Inside
Flux1
โโโ Flux1
โ โโโ Controlnets
โ โ โโโ flux_shakker_labs_union_pro-fp8.safetensors
โ โโโ LoRas
โ โ โโโ navi_flux_v1.safetensors
โ โ โโโ Flux_Krea_Schnell_LoRA.safetensors
โ โโโ PuLID
โ โ โโโ pulid_flux_v0.9.1.safetensors
โ โโโ Style_Models
โ โ โโโ flux1-redux-dev.safetensors
โ โโโ clip
โ โ โโโ clip_l.safetensors
โ โ โโโ clip_l_TEXT_detail_improved.safetensors
โ โ โโโ t5xxl_fp16.safetensors
โ โ โโโ t5xxl_fp8_scaled.safetensors
โ โ โโโ GGUF
โ โ โ โโโ t5xxl_Q5_K_M.gguf
โ โโโ clip_vision
โ โ โโโ sigclip_vision_patch14_384.safetensors
โ โโโ unet
โ โ โโโ Canny
โ โ โ โโโ flux1-canny-dev-fp8.safetensors
โ โ โ โโโ flux1-canny-dev.safetensors
โ โ โ โโโ GGUF
โ โ โ โ โโโ flux1-canny-dev-Q4_0.gguf
โ โ โ โ โโโ flux1-canny-dev-Q5_0.gguf
โ โ โโโ Depth
โ โ โ โโโ flux1-depth-dev-fp8.safetensors
โ โ โ โโโ flux1-depth-dev.safetensors
โ โ โ โโโ GGUF
โ โ โ โ โโโ flux1-depth-dev-Q4_0.gguf
โ โ โ โ โโโ flux1-depth-dev-Q5_0.gguf
โ โ โโโ Dev
โ โ โ โโโ flux1-dev-fp8.safetensors
โ โ โ โโโ flux1-dev.safetensors
โ โ โ โโโ flux_dev_fp8_scaled_diffusion_model.safetensors
โ โ โ โโโ Nunchaku
โ โ โ โ โโโ svdq-fp4_r32-flux.1-dev.safetensors
โ โ โ โ โโโ svdq-int4_r32-flux.1-dev.safetensors
โ โ โ โโโ GGUF
โ โ โ โ โโโ flux1-dev-Q3_K_S.gguf
โ โ โ โ โโโ flux1-dev-Q5_K_S.gguf
โ โ โโโ Fill
โ โ โ โโโ flux1-fill-dev-fp8.safetensors
โ โ โ โโโ flux1-fill-dev.safetensors
โ โ โ โโโ GGUF
โ โ โ โ โโโ flux1-fill-dev-Q3_K_S.gguf
โ โ โ โ โโโ flux1-fill-dev-Q5_K_S.gguf
โ โ โโโ Kontext
โ โ โ โโโ flux1-dev-kontext_fp8_scaled.safetensors
โ โ โ โโโ flux1-kontext-dev.safetensors
โ โ โ โโโ GGUF
โ โ โ โ โโโ flux1-kontext-dev-Q3_K_S.gguf
โ โ โ โ โโโ flux1-kontext-dev-Q5_K_M.gguf
โ โ โ โโโ Nunchaku
โ โ โ โ โโโ svdq-fp4_r32-flux1-kontext-dev.safetensors
โ โ โ โ โโโ svdq-int4_r32-flux1-kontext-dev.safetensors
โ โ โโโ Krea
โ โ โ โโโ flux1-krea-dev_fp8_scaled.safetensors
โ โ โ โโโ GGUF
โ โ โ โ โโโ flux1-krea-dev-Q3_K_M.gguf
โ โ โ โ โโโ flux1-krea-dev-Q6_K.gguf
โ โ โโโ Schnell
โ โ โ โโโ flux1-schnell-fp8.safetensors
โ โ โ โโโ flux1-schnell.safetensors
โ โ โ โโโ GGUF
โ โ โ โ โโโ flux1-schnell-Q3_K_S.gguf
โ โ โ โ โโโ flux1-schnell-Q5_K_S.gguf
โ โโโ vae
โ โ โโโ ae.safetensors
SDXL
โโโ SDXL
โ โโโ checkpoints
โ โ โโโ Hyper3d.safetensors
โ โ โโโ sd_xl_base_1.0.safetensors
โ โ โโโ sdxl-6-real-dream.safetensors
โ โโโ checkpoints_inpainting
โ โ โโโ Inpainting-Hyper3d.safetensors
โ โโโ clip_vision
โ โ โโโ clip_vision_g.safetensors
โ โโโ controlnet
โ โ โโโ xinsir-canny-sdxl-1.0.safetensors
โ โ โโโ xinsir-depth-sdxl-1.0.safetensors
โ โ โโโ xinsir-openpose-sdxl-1.0.safetensors
โ โโโ vae
โ โ โโโ sdxl_vae.safetensors
Wan2.2
โโโ Wan2.2
โ โโโ clip
โ โ โโโ umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors
โ โ โโโ umt5_xxl_fp16.safetensors
โ โ โโโ GGUF
โ โ โ โโโ umt5-xxl-encoder-Q5_K_M.gguf
โ โโโ vae
โ โ โโโ wan_2.1_vae.safetensors
โ โโโ unet_14b
โ โ โโโ wan2.2_t2v_high_noise_14B_fp8_scaled.safetensors
โ โ โโโ wan2.2_t2v_low_noise_14B_fp8_scaled.safetensors
โ โ โโโ GGUF
โ โ โ โโโ Wan2.2-T2V-A14B-HighNoise-Q3_K_M.gguf
โ โ โ โโโ Wan2.2-T2V-A14B-HighNoise-Q4_K_M.gguf
โ โ โ โโโ Wan2.2-T2V-A14B-LowNoise-Q3_K_M.gguf
โ โ โ โโโ Wan2.2-T2V-A14B-LowNoise-Q4_K_M.gguf
โ โโโ loras_14b
โ โ โโโ Wan2.2-Lightning_T2V-v1.1-A14B-4steps-lora_HIGH_fp16.safetensors
โ โ โโโ Wan2.2-Lightning_T2V-v1.1-A14B-4steps-lora_LOW_fp16.safetensors
ADetailer
โโโ Adetailer
โ โโโ Ultralytics
โ โ โโโ bbox
โ โ โ โโโ face_yolov8m.pt
โ โ โ โโโ hand_yolov8s.pt
โ โโโ sams
โ โ โโโ sam_vit_b_01ec64.pth
Face Restore
โโโ FaceRestore_Models
โ โโโ GFPGANv1.4.pth
โ โโโ codeformer.pth
Upscale
โโโ Upscale_Models
โ โโโ 4x-UltraSharp.pth
โ โโโ RealESRGAN_x2plus.pth
๐๏ธ I See You
Downloads keep risingโฆ but with zero new hearts or comments, I have no idea if I'm helping anyone or just feeding a download bot farm in silence. If this helped you out, leave a heart. Otherwise Iโll assume I built this for the void (and a very busy botnet). ๐
New to ComfyUI or just want clean workflows?
๐บ Watch a cool youtube video I made ๐: If You're Struggling With ComfyUI, Watch This First
Flux workflows:
Available on my Patreon (free, no paywall): ๐ Flux Level 1 and 2 | Free Workflow & Guide
SDXL workflows:
Available on my Patreon (free, no paywall): ๐ SDXL v1.6 | Free Workflows
Flux Showcase:
๐ง Depth:
Flux Depth uses the depth map of an image, letting you prompt for what to fill it with. It's great for keeping the spatial layout while restyling the image however you want.
โ๏ธ Canny:
Flux Canny uses an edge map and also lets you prompt freely. Itโs especially good for repurposing parts of an image like the planet in the first example.
๐บ OpenPose:
Self-explanatory. Itโs great when you donโt want Depth or Canny getting distracted by other elements in the original image.
๐ Redux
Use the style of one image along side your prompt to influence the result.
- Downloads last month
- 7,579
3-bit
4-bit
5-bit
6-bit













