Chroma1-HD-GGUF-&-FP8 - Q8_0
Images en vedette
Prompts recommandés
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 négatifs recommandés
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.
Paramètres recommandés
samplers
steps
cfg
resolution
Conseils
Chroma1-Base convient si vous planifiez des cycles d’affinage longs avec un entraînement haute résolution aux dernières époques pour une convergence plus rapide.
Chroma1-HD est idéal pour des affinages rapides ou des applications LoRA en haute résolution.
Les poids delta de Chroma1-Flash peuvent être appliqués à n’importe quelle version de Chroma pour augmenter la vitesse d’inférence ; ajustez la force en conséquence.
Sponsors du créateur
Ceci est la page officielle du modèle pour
Chroma1-HD GGUF Quants
Le workflow se trouve dans le fichier .zip des données d'entraînement
Ce qui suit est une copie de la page originale du modèle.
Bonjour à tous,
Il y a quelque temps, j'ai publié à propos de Chroma, mon modèle fondamental open-source en cours de développement. J’ai reçu beaucoup de retours excellents, et je suis ravi d’annoncer que l’entraînement du modèle de base est enfin terminé, et que toute la famille de modèles est maintenant prête à être utilisée !
Un bref rappel sur la promesse ici : ce sont de vrais modèles de base.
Je n’ai fait aucun réglage esthétique ni utilisé de techniques post-entraînement comme le DPO. Ils sont bruts, puissants et conçus pour être le point de départ neutre parfait pour votre affinage. Nous avons fait le travail lourd pour que vous n’ayez pas à le faire.
Et par travail lourd, je parle d’environ 105 000 heures H100 de calcul. Tout ce temps GPU a servi à enrichir ces modèles avec une énorme distribution de données, ce qui devrait rendre l’affinage par-dessus un jeu d’enfant.
Comme promis, tout est sous licence Apache 2.0 complète - sans restrictions.
Pour faire court :
Branche de release :
Chroma1-Base : C’est le modèle cœur en 512x512. C’est une base solide et polyvalente pour pratiquement tous les projets créatifs. Vous pourriez vouloir utiliser celui-ci si vous prévoyez un affinage long et former en haute résolution seulement à la fin des époques pour une convergence plus rapide.
Chroma1-HD : C’est la version affinée haute résolution de Chroma1-Base en 1024x1024. Si vous cherchez à faire un affinage rapide ou une application LoRA pour du high-res, c’est votre point de départ.
Branche de recherche :
Chroma1-Flash : Une version affinée de Chroma1-Base que j’ai créée pour trouver la meilleure façon d’accélérer ces modèles de flux correspondants. C’est techniquement un résultat expérimental pour apprendre comment entraîner un modèle rapide sans utiliser d’entraînement basé sur GAN. Les poids delta peuvent être appliqués à n’importe quelle version de Chroma pour la rendre plus rapide (assurez-vous juste d’ajuster la force).
Chroma1-Radiance [WIP] : Une version radicalement ajustée de Chroma1-Base où le modèle est désormais un modèle en espace pixel qui, techniquement, ne devrait pas souffrir des artefacts de compression VAE.
Options de quantification
Option alternative : FP8 Scaled Quant (Format utilisé par ComfyUI avec possible augmentation de la vitesse d’inférence)
Option alternative : GGUF Quantifié (Vous devrez installer le noeud personnalisé ComfyUI-GGUF)
Remerciements spéciaux
Un immense merci aux soutiens qui rendent ce projet possible.
Un donateur anonyme dont la générosité incroyable a financé la phase de pré-entraînement et la collecte des données. Votre soutien a été transformateur pour l’IA open-source.
Fictional.ai pour leur excellent soutien et pour avoir aidé à repousser les limites de l’IA open-source.
Soutenez ce projet !
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Détails du modèle
Type de modèle
Modèle de base
Version du modèle
Hash du modèle
Créateur
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