Chroma1-HD-GGUF-&-FP8 - Q8_0
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Prompts Recomendados
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., Overlaid at the center of the image, in a large bold font, is the text "Chroma1-HD". This is a nature documentary photograph of an extreme close-up of a tiger face with focus on it's eye. Amateur photograph. Unfiltered. Real life. Natural light. Subtle shadows.
Prompts Negativos Recomendados
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., This greyscale unfinished sketch has bad proportions, is featureless and disfigured. It is a blurry ugly mess and with excessive gaussian blur. low quality. ugly. unfinished. bad composition.
Parámetros Recomendados
samplers
steps
cfg
resolution
Consejos
Chroma1-Base es adecuado si planeas ciclos largos de ajuste fino con entrenamiento en alta resolución en las últimas épocas para una convergencia más rápida.
Chroma1-HD es ideal para ajustes rápidos o aplicaciones LoRA en alta resolución.
Los pesos delta de Chroma1-Flash pueden aplicarse a cualquier versión de Chroma para aumentar la velocidad de inferencia; ajusta la intensidad en consecuencia.
Patrocinadores del Creador
Esta es la página oficial del modelo para
Chroma1-HD GGUF Quants
El flujo de trabajo está en el archivo .zip de datos de entrenamiento
Lo siguiente es una copia de la página original del modelo.

Hola a todos,
Hace un tiempo, publiqué sobre Chroma, mi modelo fundamental de código abierto en desarrollo. Recibí muchos comentarios excelentes y me emociona anunciar que el entrenamiento del modelo base finalmente está completo y toda la familia de modelos ahora está lista para que los uses.
Un repaso rápido sobre lo que se promete aquí: estos son verdaderos modelos base.
No he realizado ningún ajuste estético ni utilizado métodos post-entrenamiento como DPO. Son modelos crudos, potentes, diseñados para ser el punto neutro perfecto para que los ajustes finos tú mismo. Nosotros hicimos el trabajo pesado para que tú no tengas que hacerlo.
Y por trabajo pesado, me refiero a aproximadamente 105,000 horas de H100 de cómputo. Todo ese tiempo de GPU se utilizó para dotar a estos modelos de una distribución masiva de datos, lo que debería facilitar el ajuste fino sobre ellos.
Como se prometió, todo está completamente licenciado bajo Apache 2.0—sin restricciones.
Resumen:
Rama de lanzamiento:
Chroma1-Base: Este es el modelo principal 512x512. Es una base sólida y versátil para prácticamente cualquier proyecto creativo. Podrías querer usar este si planeas realizar un ajuste fino más largo y luego solo entrenar alta resolución al final de las épocas para hacer que converja más rápido.
Chroma1-HD: Esta es la versión ajustada en alta resolución del Chroma1-Base a una resolución 1024x1024. Si buscas hacer un ajuste fino rápido o usar LoRA para alta resolución, este es tu punto de partida.
Rama de investigación:
Chroma1-Flash: Una versión ajustada del Chroma1-Base que realicé para encontrar la mejor manera de acelerar estos modelos de flujo emparejado. Técnicamente es un resultado experimental para descubrir cómo entrenar un modelo rápido sin usar entrenamiento basado en GAN. Los pesos delta pueden aplicarse a cualquier versión Chroma para hacerla más rápida (solo asegúrate de ajustar la fuerza).
Chroma1-Radiance [WIP]: Una versión radicalmente ajustada del Chroma1-Base en la que el modelo ahora es de espacio de píxeles, que técnicamente no debería sufrir de los artefactos de compresión VAE.
Opciones de cuantización
Opción alternativa: cuantización FP8 escalada (Formato usado por ComfyUI con posible aumento en la velocidad de inferencia)
Opción alternativa: cuantización GGUF (Necesitarás instalar nodo personalizado ComfyUI-GGUF)
Agradecimientos especiales
Un enorme agradecimiento a los patrocinadores que hacen posible este proyecto.
Donante anónimo cuya increíble generosidad financió la ejecución del preentrenamiento y la recopilación de datos. Tu apoyo ha sido transformador para la IA de código abierto.
Fictional.ai por su fantástico apoyo y por ayudar a expandir los límites de la IA de código abierto.
¡Apoya este proyecto!
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Detalles del Modelo
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Modelo base
Versión del modelo
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Discusión
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