Chroma1-HD-GGUF-&-FP8 - fp8_scaled_hybrid_large
Hervorgehobene Bilder
Empfohlene Prompts
This is a nature documentary close-up photograph of the right side of the face of a tiger. The photograph is centered on it's highly detailed and speckled eye surrounded by intricately detailed fur. Overlaid at the center of the image is a title text that says "CHROMA1-HD" in a large white 3D letters. Amateur photography. Unfiltered. Real life. Natural light. Subtle shadows.
Empfohlene Negative Prompts
This low quality greyscale unfinished sketch is inaccurate and flawed. The image is very blurred and lacks detail with excessive chromatic aberrations and artifacts. The image is overly saturated with excessive bloom. It has a toony aesthetic with bold outlines and flat colors.
Empfohlene Parameter
samplers
steps
cfg
resolution
Tipps
Diese Modelle sind roh und neutral, ohne ästhetische Abstimmung oder nachträgliche Modifikationen wie DPO, was sie zu idealen Ausgangspunkten für Feinabstimmungen macht.
Die Chroma1-Flash-Variante kann mittels Delta-Gewichten auf jede Chroma-Version angewendet werden, um die Verarbeitung zu beschleunigen, erfordert aber eine Anpassung der Stärke.
Das Chroma1-Radiance Modell ist ein Pixelspeicher-Modell, das darauf abzielt, VAE-Kompressionsartefakte zu vermeiden.
Versions-Highlights
Dieses fp8 skalierte Modell ist nur in ComfyUI nutzbar und um es wie vorgesehen zu verwenden, müsst ihr ComfyUI_Hybrid-Scaled_fp8-Loader installieren.
Dies funktioniert nur mit beschnittenen flash-heun LoRAs.
Ersteller-Sponsoren
Dies ist die offizielle Modellseite für
Chroma1-HD GGUF Quants
Workflow befindet sich in der Trainingsdaten-.zip-Datei
Im Folgenden eine Kopie der Original-Modellseite.
Hallo zusammen,
Vor einiger Zeit habe ich über Chroma berichtet, mein in Arbeit befindliches, quelloffenes Basismodell. Ich erhielt viel großartiges Feedback und freue mich, ankündigen zu können, dass das Basismodell-Training endlich abgeschlossen ist und die gesamte Modellfamilie jetzt für euch einsatzbereit ist!
Eine kurze Auffrischung der Zusage hier: Dies sind echte Basismodelle.
Ich habe keine ästhetische Abstimmung oder Post-Training-Methoden wie DPO verwendet. Sie sind roh, leistungsstark und darauf ausgelegt, der perfekte, neutrale Ausgangspunkt für eure Feineinstellungen zu sein. Wir haben die schwere Arbeit erledigt, damit ihr es nicht tun müsst.
Und mit schwerer Arbeit meine ich etwa 105.000 H100 Stunden Rechenzeit. Die gesamte GPU-Zeit floss in die Ausstattung dieser Modelle mit einer massiven Datenverteilung, was das Feintuning auf ihnen zum Kinderspiel machen sollte.
Wie versprochen, ist alles vollständig unter Apache 2.0 lizenziert – ohne Beschränkungen.
Kurzfassung:
Release-Branch:
Chroma1-Base: Dies ist das Kernmodell in 512x512. Es ist eine solide, universelle Grundlage für nahezu jedes kreative Projekt. Dieses Modell eignet sich besonders, wenn ihr plant, es länger zu feintunen und erst am Ende der Trainingszyklen das hochauflösende Training durchzuführen, um schneller zu konvergieren.
Chroma1-HD: Dies ist die Hochauflösungs-Feinabstimmung des Chroma1-Base mit einer Auflösung von 1024x1024. Wenn ihr ein schnelles Feintuning oder eine LoRA für hochauflösende Bilder durchführen wollt, ist dies euer Ausgangspunkt.
Forschungs-Branch:
Chroma1-Flash: Eine feinabgestimmte Version von Chroma1-Base, erstellt um die beste Methode zu finden, diese Flow-Matching-Modelle schneller zu machen. Dies ist technisch ein experimentelles Ergebnis, um zu ermitteln, wie man ein schnelles Modell ohne GAN-basiertes Training trainiert. Die Delta-Gewichte können auf jede Chroma-Version angewandt werden, um sie zu beschleunigen (achtet nur darauf, die Stärke anzupassen).
Chroma1-Radiance [WIP]: Eine radikal abgestimmte Version von Chroma1-Base, bei der das Modell jetzt ein Pixelspeicher-Modell ist, das technisch keine VAE-Kompressionsartefakte aufweisen sollte.
Quantisierungsoptionen
Alternative Option: FP8 Scaled Quant (Format, das von ComfyUI verwendet wird, mit möglicher Geschwindigkeitssteigerung bei der Inferenz)
Alternative Option: GGUF Quantisiert (Ihr müsst das ComfyUI-GGUF Custom Node installieren)
Besonderer Dank
Ein großer Dank an die Unterstützer, die dieses Projekt ermöglichen.
Anonymen Spender, deren unglaubliche Großzügigkeit das Pretraining und die Datensammlung finanziert hat. Eure Unterstützung hat die Open-Source-KI transformiert.
Fictional.ai für ihre fantastische Unterstützung und dafür, dass sie dabei helfen, die Grenzen der Open-Source-KI zu verschieben.
Unterstützt dieses Projekt!
https://ko-fi.com/lodestonerock/
BTC Adresse: bc1qahn97gm03csxeqs7f4avdwecahdj4mcp9dytnj
ETH Adresse: 0x679C0C419E949d8f3515a255cE675A1c4D92A3d7
Mein Discord: discord.gg/SQVcWVbqKx
Modell-Details
Modelltyp
Basismodell
Modellversion
Modell-Hash
Ersteller
Diskussion
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