Dies ist die offizielle Modellseite für

Chroma1-HD GGUF Quants

Der Workflow befindet sich in der Trainingsdaten-.zip-Datei

Das Folgende ist eine Kopie der ursprünglichen Modellseite.

Hallo zusammen,

Vor einiger Zeit habe ich über Chroma, mein in Arbeit befindliches Open-Source-Grundmodell, berichtet. Ich habe viele großartige Rückmeldungen erhalten und freue mich, ankündigen zu können, dass das Basismodelltraining endlich abgeschlossen ist und die gesamte Modellsammlung nun für euch bereitsteht!

Eine kurze Erinnerung an das Versprechen hier: Dies sind echte Basismodelle.

Ich habe keine ästhetische Feinabstimmung oder nachträgliche Techniken wie DPO verwendet. Sie sind roh, leistungsstark und als perfekte, neutrale Ausgangsbasis für dein Feintuning konzipiert. Wir haben die schwere Arbeit übernommen, damit du es nicht tun musst.

Und mit schwerer Arbeit meine ich etwa 105.000 H100 Stunden Rechenzeit. Die gesamte GPU-Zeit floss in die umfassende Datenverteilung dieser Modelle, was das Feintuning deutlich erleichtern sollte.

Wie versprochen, steht alles unter Apache 2.0 Lizenz – ohne Einschränkungen.

Kurzfassung:

Veröffentlichungszweig:

• Chroma1-Base: Das ist das Kernmodell in 512x512. Es ist eine solide, vielseitige Grundlage für fast jedes kreative Projekt. Dieses Modell eignet sich besonders, wenn du es länger feintunen möchtest und am Ende der Epochen nur noch hochauflösend trainierst, um die Konvergenz zu beschleunigen.

• Chroma1-HD: Das ist das hochauflösende Feintuning von Chroma1-Base mit einer Auflösung von 1024x1024. Wenn du ein schnelles Feintuning oder LoRA für hohe Auflösung möchtest, ist dies dein Ausgangspunkt.

Forschungszweig:

• Chroma1-Flash: Eine feinabgestimmte Version von Chroma1-Base, die ich erstellt habe, um den besten Weg zu finden, diese Flow-Matching-Modelle schneller zu machen. Dies ist technisch gesehen ein experimentelles Ergebnis, um herauszufinden, wie man ein schnelles Modell ohne GAN-basiertes Training trainiert. Die Deltagewichte können auf jede Chroma-Version angewendet werden, um sie schneller zu machen (bitte Stärke entsprechend anpassen).

• Chroma1-Radiance [WIP]: Eine radikal abgestimmte Version von Chroma1-Base, bei der das Modell nun ein Pixelraum-Modell ist, das technisch gesehen keine VAE-Komprimierungsartefakte aufweisen sollte.

Quantisierungsoptionen

• Alternative Option: FP8 Scaled Quant (Format, das von ComfyUI verwendet wird, mit möglicher Erhöhung der Inferenzgeschwindigkeit)

• Alternative Option: GGUF Quantisiert (Du musst den ComfyUI-GGUF Custom Node installieren)

Besonderer Dank

Ein großes Dankeschön an die Unterstützer, die dieses Projekt ermöglichen.

• Anonymer Spender, dessen unglaubliche Großzügigkeit das Pretraining und die Datensammlung finanziert hat. Deine Unterstützung hat die Open-Source-KI revolutioniert.

• Fictional.ai für ihre fantastische Unterstützung und dafür, die Grenzen der Open-Source-KI voranzutreiben.

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