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Découvrez mes modèles SDXL :
Modèle stylisé : RAYBURN
Modèle réaliste : RAYMNANTS
Modèle pictural : RAYCTIFIER
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MISE À JOUR : merci à l'utilisateur @sheerazrazak90434 et awskr sur Hugging Face,
vous pouvez maintenant trouver une version de v3 AIO convertie pour Draw Things ici sur Hugging Face.
Un grand merci à eux deux !
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Présentation de RAYFLUX v3 AIO

AIO est la nouvelle génération de ma ligne RAYFLUX, où Photoplus correspondait techniquement à la v2.
Il ramène une partie de la créativité de la v1 à Photoplus, et intègre maintenant T5, Clip et VAE, ce qui signifie que vous pouvez le charger et l'utiliser avec un flux de travail classique Load Checkpoint dans Comfy.

J'espère que ça vous plaira,

R.

EN QUOI EST-IL DIFFÉRENT ?

AIO est une nouvelle tentative de modèle performant en photographie tout en étant efficace pour la créativité et les sujets non photographiques généraux. Il s’agit d’une fusion d’ensembles de données de v1 et Photoplus, avec une intégration personnalisée de LoRA et quelques ajustements manuels des poids de blocs. J’ai repassé le modèle en FP16 mais avec des optimisations pour conserver le modèle complet qui inclut déjà le VAE, T5XXL-FP16 et le ViT-L-14-BEST-smooth-GmP-TE-only-HF-format de Zeroint déjà intégrés tout en gardant une taille raisonnable. Le modèle a ses particularités mais répond en fait mieux que Photoplus sur de nombreux sujets, j’ai donc décidé de le partager.

En bref : AIO fonctionne bien sur pratiquement tout ce que vous lui proposez, et essaie de conserver le style photographique légèrement granuleux apporté par Photoplus, mais avec plus de créativité.

EXEMPLES

1. Un portrait saisissant et haute couture en gros plan d'une femme voilée d'un niqab noir, sur un fond rouge profond et marqué. L'image est éclairée de façon dramatique, mettant en valeur la texture du tissu et le regard perçant de la femme
   

2. Une photo en gros plan vibrante et détaillée d’un jeune gecko crêté perché sur le bout d’un doigt humain, avec un arrière-plan urbain nocturne flou et rempli de bokeh.
   

3. Photographie brute d’une femme de 20 ans, mince, avec un regard en colère au sommet d’une montagne rocheuse, aux couleurs limitées rose et violet.
   

PARAMÈTRES

AIO excelle selon moi avec la combinaison spécifique dpm_adaptive avec ddim_uniform. Tous les paramètres utilisés pour Photoplus ou v1 restent valides, mais les résultats sont plus créatifs avec cette combinaison spécifique.

• Contrairement aux autres modèles RAYFLUX , le max shift et base shift peuvent être ajustés, avec une bonne plage autour de 1.2-1.8 pour max, contre 0.5-1 pour min. Flux Guidance fonctionne mieux avec une valeur plus basse, 2-3 semble être la meilleure plage.

• Pour rappel, RAYFLUXv1.0 utilisait Heun/beta et Photoplus DPM_adaptive/beta.

• Pour les steps, AIO fonctionne très bien entre 14 et 20 steps.

• Notez que AIO fonctionne très bien aussi en résolution 2MP ! (voir quelques exemples ci-dessous)
  

Je fais habituellement un second passage avec un SD upscale à 2 steps avec un denoise à 0.2-0.3. Je change le modèle d’upscaling selon le style recherché, par exemple 1x_ITF_SkinDiffDetail_lite pour des portraits granuleux (fonctionne aussi très bien en x2 !), 4xUltrasharp pour des illustrations génériques, 4x_Foolhardy_Remacri pour un style digital plus doux et net. Le prompt utilisé lors de l’upscale SD est très important en général, n’hésitez pas à l’exploiter pour orienter l’upscale dans la direction souhaitée (ex : écrire grainy pour plus de grain, soft pour moins de grain, ajouter des détails sur votre protagoniste, etc.)

Voici un démarrage simple pour Rayflux AIO dans Comfy. Peu de nœuds, super résultats !

PROBLÈMES/ PARTICULARITÉS CONNUS

• Mamelons, masculins ou féminins. Il y a un manque distinct de nudité dans mon ensemble de données et cette version n’améliore pas vraiment cela. Il existe beaucoup de LoRAs pour cela, donc ce n’est pas trop problématique.

• Il est plus lent et consomme plus de VRAM que les versions précédentes. Avec un checkpoint occupant 21GB (même s'il inclut T5, Clip et VAE, l’empreinte UNET reste autour de 16GB). Il faut 50-60 secondes pour générer une image 2MP unique sur une 4090.

• Il y a beaucoup plus de variation d'une seed à l'autre à cause de mes ajustements et comparé aux deux modèles précédents, ce qui est une bonne chose à mon avis, mais ça demande aussi un peu plus de travail pour le maîtriser.

• L’intégration directe des encodeurs a beaucoup amélioré la réactivité et la facilité d’utilisation du modèle, mais rend la quantification GGUF plus complexe car je joue avec différentes précisions dans les blocs du modèle de base (qui a commencé en FP8 puis repassé en FP16 avant un entrainement supplémentaire). L'utilisateur foggyghost0 a aussi signalé des problèmes de précision d’encodage dans les commentaires, merci de votre patience le temps que je règle cela.