산 아래 깊숙한 곳에 인간을 돕거나 파괴를 일으킬 수 있는 잠자는 거인이 있습니다...

거대한 콜로서스가 일어납니다...

내 SDXL 시리즈 이후, 이번에는 이 프로젝트의 FLUX 시리즈를 선보일 차례입니다... 이번에는 처음부터 이 모델을 훈련했습니다. 훈련에 내 스스로 만든 이미지를 사용했으며, 빠른 Flux 모델 DemonFlux/Colossus Project schnell과 SDXL Colossus Project 12를 리파이너로 활용했습니다.

이 SD Flux 체크포인트는 거의 모든 것을 생성할 수 있습니다. Colossus는 매우 현실적인 사진, 애니메이션, 아트를 매우 잘 만듭니다.

마음에 드신다면, 자유롭게 피드백을 주세요. 또한 저를 지원하고 싶다면 여기에서 가능합니다. 고성능 Flux 모델을 실제로 훈련할 수 있는 컴퓨터를 구축하는 데 큰 비용이 들었으며, 훈련과 테스트에도 많은 시간과 전력이 소모됩니다.

https://ko-fi.com/afroman4peace

버전 V12 "Hephaistos"

이 체크포인트를 출시하게 되어 기쁘면서도 슬픕니다. V12는 이 시리즈의 마지막 체크포인트가 될 것입니다. 그 주된 이유는 다가오는 EU AI 법률과 Flux .1 DEV 자체 라이선스 때문입니다. 여러분의 지원에 감사드립니다! 지난 한 해 동안 이 프로젝트에 많은 시간을 투자했습니다. 이제는 다른 프로젝트로 나아갈 때입니다.

어쨌든, 이 시리즈를 좋은 성과로 마무리하고자 합니다...

V12는 V10B "BOB"를 기반으로 하지만, 이 시리즈의 최상의 부분들이 하나의 체크포인트에 블록병합된 결과입니다. (약 1시간 30분이 소요되었고 128GB RAM 전체를 사용했습니다). V10에 비해 얼굴과 피부 텍스처가 향상되었고, 눈은 훨씬 더 현실적이며 생동감 있습니다.

직접 테스트해보고 V12에 대한 피드백을 주세요. "느린" 인터넷 연결 때문에 먼저 FP8_UNET을 업로드할 예정이며, 그 다음에 FP8 "올인원" 버전, FP16_unet, FP16_BEHEMOTH를 올릴 것입니다. int4와 fp4로 변환도 시도할 예정입니다. (성공을 기원해 주세요)

항상 V12에 대한 피드백 부탁드립니다..

버전 V12 "Behemoth" (AIO)

이 '올인원' 모델은 내 V12 시리즈 중 최고이며 크기도 가장 큽니다 :-)

Behemoth는 커스텀 T5xxl과 Clip_l이 내장되어 있습니다. 품질을 중시한다면 이 체크포인트가 적합합니다!

버전 V12 FP4/int4

V12 양자화를 수행한 Nunchakutech의 Muyang Li에게 감사드립니다. https://huggingface.co/nunchaku-tech와 그들의 놀라운 Nunchaku!

이 버전은 정말 놀랍습니다. 이전에 볼 수 없던 속도와 품질의 결합입니다.

주의!

FP4와 int4 두 버전이 있습니다. FP4는 Nvidia 50xx 그래픽 카드 전용이며 int4는 40xx 및 그 이하 카드에서 작동합니다. (최소 20xx 시리즈 그래픽 카드 필요)

두 버전 모두 여기에서 바로 다운로드할 수 있습니다: https://huggingface.co/nunchaku-tech/nunchaku-flux.1-dev-colossus

설치 가이드 및 워크플로우

간단한 설치 가이드와 진행 중인 워크플로우가 있습니다.

https://civitai.com/articles/17313

상세 워크플로우 가이드

https://civitai.com/articles/17358

나는 여전히 Nunchaku용 새 워크플로우를 작업 중이므로 이하의 워크플로우는 아직 매우 진행 중입니다. 주말에 상세한 글을 추가할 예정입니다.

버전 V12 FP16_B_variant

새벽 2시 경에 작은 실수로 "잘못된" 체크포인트를 이름 변경 후 업로드했습니다. 매우 실험적인 체크포인트로 공개할 의도는 없었으며, 테스트가 많지 않았지만 쇼케이스 제작 시 매우 좋은 성능을 보여주었습니다. 표준 버전보다 더 좋을 수도 있습니다.

아시아 얼굴 쪽으로 편향된 경향이 있는데, 아직 작업 중인 부가 프로젝트와 섞어보기 위해 테스트한 결과입니다. 이 체크포인트에 대한 경험을 알려주세요 :-)

버전 V12 AIO FP8

이 버전은 V12의 올인원 버전이며 모든 Clip가 내장되어 있습니다. 커스텀 clip_l이 적용된 FP8_unet와 같은 출력 결과를 제공합니다.

버전 V12 GGUF Q5_1

요청받아 만든 버전입니다. 품질도 나쁘지 않습니다.

버전 V10B "BOB"

V10의 대안 버전입니다. V10의 FP8 버전을 개선하기 위해 만들었으며, 일반적으로 FP8 버전이 더 정밀하고 색감이 좋습니다. 최근 시간이 부족해(실생활 우선) 출시가 늦었습니다. 이 버전을 선호하면 알려주세요. "BOB"의 FP16 버전도 있습니다. 피드백에 따라 int4 버전 출시도 고려할 예정입니다.

워크플로우:

V12와 V10 워크플로우는 다음에서 확인하세요: https://civitai.com/articles/17163

버전 V10_int4_SVDQ "Nunchaku"

먼저 FP16_Unet를 int4_SVDQ로 변환해주신 theunlikely에게 감사드립니다. https://huggingface.co/theunlikely 방문하셔서 좋아요도 남겨주세요.

이 버전은 FP8 버전과 거의 같으며, 기본 모드에서도 일반 모델보다 2~3배 빠릅니다. 워크플로우 "빠른 모드"에서는 3090ti로 2MP 이미지를 약 19초 만에 렌더링할 수 있습니다.

SVDQ "Nunchaku"란?

이 새로운 양자화 방식은 Flux 모델(이 경우 네이티브 FP16 모델)을 24GB에서 약 6.7GB로 축소할 수 있습니다. 또한 품질 손실 없이 이전보다 더 빠른 생성 속도를 제공합니다. 32GB_Behemoth보다 품질 차이는 작지만, 이 버전은 더 많은 VRAM/RAM이 필요합니다.

추가 정보는: https://github.com/mit-han-lab/ComfyUI-nunchaku?tab=readme-ov-file 방문하세요.

설치: 워크플로우/설치 가이드 방문하세요: https://civitai.com/articles/15610

버전 V10 "Behemoth" (FP16_AIO)

이 버전은 아직 실험 단계이며, 주요 목표는 더 현실적인 결과를 얻는 것이었습니다. 또한 "Flux Lines" 감소도 시도했습니다. 이 모델은 Colossus Project V5.0_Behemoth, V9.0, 그리고 "Ouroborus Project"를 기반으로 합니다.

FP16 버전은 매우 안정적이며 곧 FP8 버전도 출시할 예정입니다. FP8 버전도 좋으나 안정성은 FP16보다 낮습니다.

직접 사용해 보시고 이 버전에 대한 의견을 알려주세요.

즐겁게 만드세요 :-)

버전 V9.0:

먼저, 왜 V9.0인지 설명해야 합니다

최근 새 아파트로 이사하면서 인터넷 오류로 제대로된 연결이 없었습니다. 이사하는 동안 컴퓨터를 켠 채로 둔 결과(거의 대부분 깨진) 많은 체크포인트를 만들었습니다. V8 버전 중 좋은 것도 있어 곧 공개할 수 있을지 모르겠습니다.

무엇이 변했나?

V5.0의 최고 결과를 활용해 얼굴과 피부 텍스처를 새로 훈련했고, 발과 다리 해부학 훈련도 추가했습니다. V5.0 버전에서는 머리와 발이 잘리는 문제가 있었는데 이를 어느 정도 개선했습니다.

내 자체 풍경 이미지 훈련도 추가했으며, 이 모든 작업은 이사하면서 이루어졌습니다. 총 훈련 시간은 약 2주 컴퓨팅 시간이었으며 상당한 비용이 들었습니다(전기 시간당 약 25센트 추산).

이 버전을 좋아하시길 바랍니다. 지원하고 싶다면 멋진 이미지를 공유하거나, 버즈 또는 Ko-fi로 팁을 주셔도 됩니다.

의견 알려주세요 :-)

버전 5.0:

V5.0은 기본적으로 V4.2와 곧 출시될 V4.4를 기반으로 하며, 피부 디테일과 전체 해부학 훈련이 추가되어 손과 유두 같은 부분이 많이 개선되었습니다. 얼굴 디테일도 훨씬 좋아졌습니다. 일부 작은 Flux 라인 문제도 수정했습니다.

이 버전은 V4.2보다 더욱 현실적이고 세부 묘사가 뛰어납니다. V4.2처럼 하이브리드 디-디스틸 모델이며, V4.2와 비슷한 설정으로 사용 가능합니다.

새로운 워크플로우도 제공됩니다: https://civitai.com/articles/11950/workflow-for-colossus-project-flux-50

V4.2 또는 V2.1과 비교해 어떤지 알려주세요.

버전 4.4 "Research":

완성도를 위해 만든 버전으로, V4.2보다 약간 더 현실적이며 V5.0의 기반입니다. 원한다면 사용해 보실 수 있고, V5.0 및 V4.2 워크플로우도 사용 가능합니다.

버전 4.2:

이 버전은 기본적으로 Demoncore Flux와 Colossus Project Flux의 발전형입니다. 목표는 더 안정적인 결과와 더 나은 피부 텍스처, 손, 그리고 다양한 얼굴 표현을 얻는 것이었습니다. 하이브리드 모델로 훈련되었으며, 유두 및 NSFW 부분도 약간 개선했습니다. V2.1보다 V4.2를 선호하는지 알려주세요 :-)

쇼케이스용 이미지는 SDXL 해상도 또는 2MP(예: 1216x1632) 원본 이미지만 사용했습니다. 이 모델은 더 높은 해상도도 처리 가능하며, 최대 2500x2500까지 테스트했지만 약 2000x2000 정도를 권장합니다.

설정은 약 30 스텝, 2-2.5 cfg를 권장하며, 워크플로우에서는 2.2 또는 2.3 정도를 주로 사용합니다. 쇼케이스에는 DPM++ 2M과 Simple 스케줄러를 사용했습니다.

곧 더 많은 버전을 추가할 예정이나 크리스마스 전까지는 시간이 많지 않습니다.

설정

곧 더 전용 Comfy 워크플로우를 추가할 예정입니다. 지금은 쇼케이스 이미지 다운로드 후 열어보실 수 있습니다.

"All in One" 버전은 Forge와도 잘 작동합니다.

기본적으로 버전 2.1과 같은 설정으로 작동합니다 (아래 참조).

20-30 스텝과 약 2.2 cfg 설정을 권장합니다.

버전 2.1_de-distilled_experimental (머지)

이 버전은 완전히 다르며 기존 Flux 모델과는 다르게 작동합니다!

이것은 내 버전 2.0과 de-distilled 버전 https://huggingface.co/nyanko7/flux-dev-de-distill의 실험적 머지입니다. 우연히 만들어진 것이지만 결과는 충격적입니다. 엄청난 디테일을 얻고 프롬프트 반응도 뛰어납니다. 앞으로 de-distilled 모델을 직접 훈련할 예정이며 이미 몇 가지 실험용 Lora도 만들었습니다. 매우 실험적이니 발견되는 문제점들을 알려 주세요. 좋은/나쁜 이미지 모두 공유해 주시면 개선에 도움이 됩니다. 버전 2.0도 시험해 보시고 어떤 체크포인트가 맞는지 알려주세요.

주의!

일반 Flux 워크플로우로는 작동하지 않습니다. 반드시 내 워크플로우를 다운로드해야 합니다!

스스로 해결 방법을 찾으셔도 되지만, 잘못된 이미지에 대해 내가 책임지지 않음을 양해 바랍니다. 또한 매우 실험적인 모델임을 기억하세요. 아래 단점 참고하세요.

이 체크포인트의 장단점:

• 이 체크포인트는 극한의 디테일을 생성할 수 있지만, 그 대가로 기본 Flux 체크포인트보다 느립니다. 장점은 추가 업스케일이 자주 필요 없고, Flux Guidance 대신 cfg 스케일을 사용한다는 점이며, 일반 워크플로우에선 작동하지 않습니다.

• 부정적 프롬프트 사용이 가능합니다. 원하지 않는 요소를 이미지에서 제거하는 데 도움이 됩니다.

• 가끔 아티팩트가 나타날 수 있으며, 간단한 업스케일로 해결 가능합니다(현재 개선 중). 특정 시드에만 발생하며 모델 자체 문제는 아닙니다. 첫 업스케일 값을 1.2 대신 1.14로 설정해 보세요.

  

  

설정과 워크플로우 V2.1:

워크플로우는 여기서 확인하세요: https://civitai.com/articles/8419

설정: 일반 Flux와 달리 Flux Guidance 스케일이 필요 없으며 cfg 스케일을 사용합니다. 워크플로우에서는 보통 3 cfg를 사용하며, 일부 이미지는 더 낮은 cfg가 필요할 수 있습니다.

가장 중요한 점은 Flux Guidance 스케일을 끄는 것입니다.

워크플로우 없이 30 스텝과 2-3 cfg로 테스트했습니다. Forge에서도 이 설정을 사용할 수 있으니 실험해 보세요.

부정적 프롬프트에 "blurry" 단어를 포함하는 것을 권장합니다.

샘플러 및 스케줄러:

다양한 샘플러를 사용할 수 있습니다: Euler, Heun, DPM++2m, deis, DDIM 등이 잘 작동합니다.

스케줄러로는 주로 "simple"을 사용했습니다.

더 좋은 설정을 찾으면 알려 주세요.. :-)

Forge에는 AIO 모델 사용을 추천합니다. 예시 설정도 있습니다.

버전 2.0_dev_experimental

이것은 실험적인 버전으로, 더 일관되고 빠른 모델을 목표로 했습니다. 추가로 내 자체 훈련 로라들을 통합하고 특별한 방식으로 모델을 병합했습니다(텐서 머지). "Attention Seeker"로 수정한 커스텀 T5xxl이 포함되어 있습니다. 또한 ByteDance의 Hyper Flux lora를 병합해 속도와 품질을 향상시켰습니다. 이는 작업 영역이 이동한 것과 같습니다. 주요 타이틀 이미지를 보여드립니다.

16 스텝 V 2.0

30 스텝 V 1.0

단점:

우선 이 버전은 이전보다 조금 더 큽니다. 또한 UNET 전용 버전을 아직 만들어야 하며, 완료되면 업데이트할 예정입니다.

설정과 워크플로우 V2.0:

이제 더 적은 스텝으로 모델 실행이 가능합니다. 16 스텝은 이전 모델의 30 스텝과 같습니다.

가급적 20-30 스텝 정도를 권장합니다, 대부분 품질이 더 좋아집니다.

샘플러는 Euler를 선호하고 스케줄러는 Simple을 사용합니다. 가이던스는 1.5-3 범위 내에서 설정 가능하며(물론 밖에서도 테스트 가능), 1.8은 현실적 이미지에 적합합니다. DPM++2M과 Heun도 훌륭하게 작동합니다.

워크플로우 2.0:

V2.0과 V1.0용 새로운 워크플로우를 만들었습니다. 이는 새로운 Flux 프롬프트 생성기와 두 번째 업스케일러 단계를 포함합니다. https://civitai.com/articles/7946

Forge:

이 모델을 Forge에서도 테스트했고 매우 잘 작동했습니다. 다만 Comfy UI와 Forge 간에 이미지 결과 차이가 있을 수 있습니다.

버전 1.0_dev_beta:

이 모델은 이 시리즈의 첫 번째 버전입니다. 피드백과 이미지 게시를 부탁드립니다. 이것이 프로젝트를 더욱 발전시키는 데 도움이 됩니다. 여러 버전 중에서 품질 면에서 가장 좋은 모델은 FP16 버전입니다. FP16 버전은 매우 크고, 강력한 그래픽 카드와 많은 RAM이 필요합니다. FP8 버전은 품질과 성능의 좋은 균형점입니다. GGUF 버전이 필요하면 Q8_0을 다운로드하세요. GGUF Q4_0/4.1 버전은 요청으로 만들었으며 크기는 작지만 품질은 약간 감소합니다.

기본적으로 두 종류 모델이 있습니다: 하나는 올인원 모델로 하나의 파일만 다운로드하면 되고 Clip_l, T5xxl fp8, VAE가 내장되어 있습니다. (아래를 참고) 체크포인트 폴더 안에 넣으세요.

다른 것들은 UNET 전용 버전으로, 모든 파일을 개별적으로 로드해야 합니다.

모든 경우에 클립_L을 다운로드해야 원활히 작동합니다.

또한 적절한 T5xxl 클립 선택도 중요합니다. FP8 버전에는 fp8_e4m3fn t5xxl 클립을 사용하며 FP16 버전에는 FP16 클립을 사용하세요. 기본 가중치 유형 선택을 확인하세요. (아래는 fp8 버전 예시 이미지)

GGUF 버전은 GGUF 로더가 필요합니다!

현재 V1.0 관련 알려진 사항:

이것은 시리즈의 첫 모델이므로 일부 프롬프트나 아트 스타일에 어려움이 있을 수 있습니다. 다음 버전에서는 더욱 훈련할 예정입니다. 모델이 잘 못하는 부분을 알려 주세요.

설정과 워크플로우:

약 30 스텝, Euler와 Simple 스케줄러로 테스트했습니다. 가이던스 스케일은 1.5-3 사이에서 조절 가능합니다(물론 외부에서도 자유롭게 실험하세요).

1.8이 현실적 이미지에 적합합니다.

이 설정들을 자유롭게 실험해 보세요. 좋은 결과가 나오면 공유해 주세요.

쇼케이스 이미지를 훈련 데이터로 포함했습니다. Comfy용 워크플로우가 포함되어 있습니다. 다운로드용 워크플로우: https://civitai.com/articles/7946

"올인원" 모델:

UNET 전용:

클립_L도 다운로드해야 합니다. 용량은 240MB입니다.

GGUF: GGUF용 워크플로우는 여기서 확인 가능: https://civitai.com/articles/7946

중요:

이 개발 모델은 상업적 용도가 아닙니다. "schnell" 모델은 별도 장소에서 공개할 예정이며, 개인 또는 과학적 용도에 더 적합합니다.

라이선스:

https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-dev/blob/main/LICENSE.md

크레딧:

theunlikely https://huggingface.co/theunlikel (다시 한번 감사드립니다)

버전 2.1/V4.2/5.0: nyanko7의 Flux_dev_de-distill

https://huggingface.co/nyanko7/flux-dev-de-distill

V2.0부터: ByteDance의 Hyper Lora https://huggingface.co/ByteDance/Hyper-SD

Black Forrest의 놀라운 Flux 모델에 감사드립니다 https://huggingface.co/black-forest-labs