Chroma - 전문가용 사진 - v2.0
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팁
사람이나 동물 관련 이미지에서는 해부학 문제를 피하기 위해 LoRA 강도를 낮게 유지하세요(약 0.7).
더 작은 lora 배치들을 하나의 체크포인트로 병합하면 학습 속도가 빨라지고 수렴 판단이 쉬워집니다.
Chroma 혼자도 가능하지만, 이 모델과 결합하면 일반적인 학습 오류 균형에 도움이 됩니다.
버전 하이라이트
다른 접근 방식과 더 많은 사진.
V2.0
약간 다른 접근 방식입니다. 더 작은 lora 배치들을 체크포인트로 병합하고 이로부터 lora를 추출했습니다. 사진과 테마가 많아 수렴하는 데 너무 오래 걸리는 문제를 개선해 관리가 훨씬 용이해졌습니다. 사진 수가 적어지면서 언제 충분한 학습인지 판단하기 더 빠르고 쉬워졌습니다.
결과에 매우 만족합니다. 어떤 경우에는 여전히 인위적으로 보이거나 캐릭터가 포토샵된 듯한 느낌이 나는 사진의 날을 부드럽게 해줍니다.
사람이나 동물 관련된 부분은 해부학적 오류를 방지하기 위해 강도를 낮게 유지하는 것이 좋습니다(약 0.7 정도). 나머지 색상 조절은 Chroma가 충분히 처리합니다.
Chroma 혼자서도 이 작업을 할 수 있지만, 주로 내가 학습하는 중 발생하는 오류를 균형 맞추고 lora를 서로 결합하기 위해 필요했습니다. 아직 완성된 것은 아니지만, 아마도 수렴할 때까지 중간중간 이어갈 예정이며, 제 계산으로는 약 500만 년 정도 걸릴 것 같습니다.
일반 Flux 모델과도 어느 정도 작동하지만 Comfy에서는 영향력이 줄어들며, 사용자 개인 환경과 버전에 따라 보장은 없습니다.
버전 HD rev 0.1에서 학습함
그리고 여전히 Chroma에 대한 카테고리는 없습니다...
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