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Dai un'occhiata ai miei modelli SDXL:
Modello stilizzato: RAYBURN
Modello realistico: RAYMNANTS
Modello pittorico: RAYCTIFIER
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MODIFICA: grazie all'utente @sheerazrazak90434 e awskr su Hugging Face,
ora puoi trovare una versione v3 AIO convertita per Draw Things qui su Hugging.
Un grande ringraziamento a entrambi!
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Presentazione di RAYFLUX v3 AIO

AIO è la prossima generazione della linea RAYFLUX, dove Photoplus era tecnicamente v2.
Riporta un po' della creatività di v1 in Photoplus, ed è ora tutto integrato con T5, Clip e VAE, il che significa che puoi caricarlo e usarlo normalmente con il workflow Load Checkpoint in Comfy.

Spero che ti piaccia,

R.

IN COSA È DIVERSO?

AIO è un nuovo tentativo di modello che è valido nella fotografia ma funziona bene anche per creatività e soggetti generali non fotografici. È una fusione di dataset di v1 e Photoplus, con un'integrazione personalizzata di LoRA e alcune modifiche manuali al peso dei blocchi. Ho riconvertito il modello in FP16 ma con alcune ottimizzazioni per mantenere il modello base completo che include il VAE, T5XXL-FP16 e il ViT-L-14-BEST-smooth-GmP-TE-only-HF-format di Zeroint già integrati mantenendo comunque una dimensione ragionevole. Il modello ha le sue peculiarità ma risponde meglio di Photoplus in molti soggetti, quindi ho deciso di condividerlo.

Sintesi: AIO funziona bene praticamente su qualsiasi soggetto e cerca di mantenere lo stile fotografico leggermente granuloso portato da Photoplus, ma in modo più creativo.

ESEMPI

1. Un ritratto ravvicinato ad alta moda impressionante di una donna velata con un niqab nero, su uno sfondo rosso intenso. L'immagine è illuminata in modo drammatico, enfatizzando la trama del tessuto e lo sguardo penetrante della donna
   

2. Una fotografia ravvicinata vibrante e dettagliata di un gecko crestato giovane appoggiato sulla punta di un dito umano, su uno sfondo urbano notturno sfocato con bokeh.
   

3. Fotografia RAW di una donna 20enne, magra, con uno sguardo arrabbiato su una cima montuosa rocciosa, colori limitati rosa e viola.
   

IMPOSTAZIONI

AIO brilla con una combinazione specifica, a mio avviso, dpm_adaptive con ddim_uniform. Tutte le impostazioni usate per Photoplus o v1 funzioneranno ancora, ma i risultati risultano più creativi con questa combinazione

• A differenza degli altri modelli RAYFLUX , max shift e base shift possono essere regolati, con un buon intervallo attorno a 1.2-1.8 per il max, rispetto a 0.5-1 per il min. Flux Guidance funziona meglio con un valore più basso, tra 2-3 sembra essere l'intervallo migliore.

• Come promemoria, RAYFLUXv1.0 usava Heun/beta e Photoplus DPM_adaptive/beta.

• Per i passaggi, AIO funziona bene tra 14 e 20 steps.

• Nota che AIO funziona molto bene anche a risoluzioni 2MP! (vedi alcuni esempi sotto)
  

Di solito faccio un secondo passaggio con un upscale SD a 2 steps con denoise tra 0.2 e 0.3. Cambio il modello di upscaling a seconda dello stile desiderato es. 1x_ITF_SkinDiffDetail_lite per ritratti granulosi (ottimo anche a x2!), 4xUltrasharp per illustrazioni generiche, 4x_Foolhardy_Remacri per uno stile digitale più morbido e pulito. Il prompt che usi durante l'upscaling è molto importante, non esitare ad abusarne per spingere l'upscale nella direzione desiderata (es. scrivi granuloso per più grana, morbido per meno grana, aggiungi dettagli sul protagonista, ecc.)

Ecco un facile inizio per Rayflux AIO in Comfy. Pochi nodi, grandi risultati!

PROBLEMI NOTI/PECULIARITÀ

• Seni, maschili o femminili. Nel mio dataset c'è una sorprendente mancanza di nudità e questa versione non aiuta molto a riguardo. Ci sono comunque molte LoRAs disponibili, quindi non è troppo drammatico.

• È più lenta e richiede più VRAM rispetto alle versioni precedenti. Il checkpoint occupa 21GB (anche se include T5, Clip e VAE quindi l’impronta di UNET resta intorno ai 16GB). Occorrono 50-60 secondi per generare una singola immagine 2MP su una 4090.

• C'è molta più variazione da seed a seed a causa delle mie modifiche rispetto ai 2 modelli precedenti, cosa che è positiva a mio avviso, ma rende il dominio un po' più impegnativo.

• L’integrazione degli encoder ha migliorato molto la risposta del modello e la facilità d’uso, ma ha reso più complicata la quantizzazione GGUF perché uso diverse precisioni nei blocchi del modello base (che è partito come FP8 riproiettato a FP16 prima dell'addestramento aggiuntivo). Anche l'utente foggyghost0 nei commenti ha segnalato qualche problema di precisione nell’encoding, quindi vi chiedo pazienza mentre risolvo.