PixelWave - FLUX.1-dev 03
하이라이트된 이미지
추천 매개변수
samplers
steps
cfg
resolution
vae
추천 고해상도 매개변수
upscale
팁
더 많은 단계를 사용해 세부사항을 개선할 수 있으나 8단계 이후 결과는 크게 변하지 않습니다.
더 깔끔한 출력을 원하면 가이던스 스케일(CFG)을 높여 보세요.
프롬프트에 스타일 언급은 더 나은 결과를 도울 수 있습니다.
업스케일 레이턴트를 노드별로 추가하고 레이턴트를 1.5배 스케일하면 더 높은 해상도 이미지를 생성할 수 있습니다.
4K, 8K, 걸작, 고화질, 고퀄리티 등의 품질 표현은 필요하지 않으면 사용하지 마세요; 이미지가 과도하게 처리된 것처럼 보일 수 있습니다.
사진 스타일에서 자연스러운 느낌을 원하면 '생생한, 강렬한, 밝은, 고대비, 네온, 극적인' 같은 단어는 피하세요.
훈련은 kohya_ss/sd-scripts와 pagedlion8bit 옵티마이저로 진행되었습니다.
'time_in', 'vector_in' 및 변조 파라미터를 고정하면 'de-distillation'을 막을 수 있습니다.
15단계 이상 단일 블록 훈련은 피하고, FLUX 섹션에서 훈련 블록을 설정하세요.
학습률 5e-6은 빠르게 학습하지만 손상 방지를 위해 수천 단계 후 중단해야 합니다.
버전 하이라이트
내 4090에서 5주간 세부 조정 완료.
크리에이터 스폰서
모델은 또한 RunDiffusion 및 Runware.ai에서 이용 가능합니다.
이 모델 훈련을 가능하게 한 컴퓨팅 자원을 후원해 준 RunDiffusion에 큰 감사를 드립니다!
API 접근을 원하시면 Runware.ai와 파트너십을 맺으세요.
PixelWave FLUX.1-schnell 04 - Apache 2.0!
Safetensor 파일: 💾BF16 💾FP8 💾bnb FP4
모델은 또한 다음에서 사용 가능: RunDiffusion 및 Runware.ai
PixelWave FLUX.1 schnell 버전 04는 FLUX.1-schnell의 미적 세부 조정 버전입니다. 훈련 이미지들은 매력적인 이미지, 아름다운 색상, 질감, 조명을 편향하도록 엄선되었습니다.
원본 schnell 모델로 훈련되어 Apache 2.0 라이선스 적용!
특별한 실행 요구 사항 없음. FLUX LoRA 지원
Euler Normal, 8 단계.
더 많은 단계를 사용해 세부사항을 개선할 수 있으나 8단계 이후 결과는 크게 변하지 않습니다.
RunDiffusion에 감사드립니다
RunDiffusion(Juggernaut 공동 제작자)에 훈련 컴퓨팅 자원을 지원해 주셔서 정말 감사합니다! schnell 모델을 de-distilling 없이 훈련하는 데는 많은 실험이 필요했고, RunDiffusion의 클라우드 컴퓨팅 덕분에 쉽게 진행할 수 있었습니다.
API 접근이 필요한 분들을 위해 Runware.ai와 협력하고 있습니다.
현재 FLUX.1-dev 04 버전은 RunDiffusion과 Runware에 독점 제공 중입니다. 향후 05 버전을 출시할 때 dev 04 오픈 가중치도 내놓을 계획입니다.
이 모델 배포를 도와준 분들께 감사드리며, 방문해 보시기 바랍니다!
훈련 정보
kohya_ss/sd-scripts를 사용해 훈련했습니다. 여기서 수정한 Kohya 포크를 확인할 수 있으며, sd-scripts 서브모듈도 함께 클론해야 합니다.
fine tuning 탭을 사용하세요. 4090 GPU 24GB에서 실행 가능한 pagedlion8bit 옵티마이저를 사용했으며, 다른 옵티마이저는 학습에 어려움이 있었습니다.
time_in, vector_in 및 mod/modulation 파라미터는 고정했습니다. 이는 'de-distillation'을 방지합니다.
15 이상 블록은 훈련하지 않는 것을 권장하며, 훈련 블록은 FLUX 섹션에서 설정 가능합니다.
학습률 LR 5e-6은 빠르게 학습하지만, 블록 손상과 학습 지연 방지를 위해 수천 단계 후 중지해야 합니다.
손상된 블록은 이전 체크포인트와 병합하여 교체한 후 더 훈련을 이어갈 수 있습니다.
손상 신호: 이미지 대부분에 종이 질감 나타남, 배경 세부사항 손실
연락처
비즈니스 및 상업적 문의는 pixelwave@rundiffusion.com으로 연락 주세요. Flux 파인 튜닝 라이선스, 고객 맞춤 훈련 프로젝트, 상업 AI 개발 등 모든 업무가 가능합니다!
PixelWave Flux.1-dev 03 세부 조정 완료!
Safetensor 파일: 💾BF16 💾FP8 💾NF4
'diffusers' 파일은 Q8_0 및 Q4_K_M GGUF 버전입니다. GGUF 파일은 huggingface에서도 제공됩니다.
버전 03을 기반 FLUX.1-dev에서 5주 이상 fine tuning 했으며, 다양한 예술 스타일, 사진, 애니메이션을 구현할 수 있습니다. LoRA 지원을 위한 팁
쇼케이스 이미지에 dpmpp 2m sgm uniform 30 단계를 사용했습니다. 더 깔끔한 출력을 원하면 가이던스 증가를 시도해 보세요. 스타일 언급도 도움이 됩니다.
또한 업스케일 레이턴트를 노드별로 추가하고 레이턴트를 1.5배 스케일하여 1024x1024 대신 1536x1536 같은 더 높은 해상도를 생성하는 것을 추천합니다.
PixelWave Flux.1-schnell 03
GGUF 파일: huggingface로 이동
쇼케이스 이미지에 dpmpp 2m sgm uniform 8 단계를 사용했습니다.
4단계부터 시작할 수 있지만, 단계가 많을수록 해부학 오류가 줄어듭니다.
PixelWave Flux.1-dev 02
버전 02는 검정 및 어두운 이미지가 크게 개선되었으며, 손 문제도 줄어든 더 안정적인 출력 결과를 보여줍니다.
dpmpp_2s_ancestral, beta, 14단계 또는 euler, simple, 20단계 사용을 권장합니다.
PixelWave 11 SDXL. 범용 세부 조정 모델. 예술 및 사진 스타일에 적합.
20 단계, DPM++ SDE, CFG 4~6 또는 40 단계, 2M SDE Karras를 사용합니다
가속 버전 - 5+ 단계, DPM++ SDE Karras, 2.5 CFG
PAG 권장⚡CFG 3에서 1.5 스케일 추천. 워크플로우 링크
⭐프롬프트 가이드 링크⭐ 4K, 8K, 걸작, 고화질, 고퀄리티 등의 '품질' 단어는 꼭 필요하지 않으면 사용하지 않길 권장합니다. 사진 스타일에서 자연스러운 외관을 원한다면 '생생한, 강렬한, 밝은, 고대비, 네온, 극적인' 등의 단어 사용도 자제하세요. 이는 이미지가 과도하게 처리된 듯 보이게 할 수 있으나 단순히 CLIP이 프롬프트를 따르는 결과일 뿐입니다. 🙂 생생하고 네온 느낌의 사진이 필요하다면 PixelWave가 제공합니다!
버전 10의 초점은 CLIP 모델 학습으로, 신뢰성 향상, 다양한 스타일 생성 지원, 프롬프트를 더 잘 따르게 하는 데 있습니다.
테스트에 도움 준 친구들께 감사: masslevel, blink, socalguitarist, klinter, wizard whitebeard.
가이드: LM Studio 및 Mikey 노드를 이용한 업스케일 프롬프트
가이드: 스킵 스텝 방법으로 이미지에 더 많은 디테일 추가
리파이너 모델은 필요 없습니다.
이 모델은 다른 모델의 혼합물이 아닙니다.
유용한 노드가 많은 Mikey Nodes도 만들었으며, comfy manager를 통해 설치할 수 있습니다.
모델 세부사항
토론
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