PixelWave - FLUX.1-schnell 04
하이라이트된 이미지
추천 매개변수
samplers
steps
cfg
resolution
vae
추천 고해상도 매개변수
upscale
팁
더 세밀한 디테일 향상을 위해 8단계 이상 사용하되, 8단계 이후 출력은 크게 변하지 않습니다.
스타일 프롬프트를 추가하면 모델이 더 깔끔하고 정돈된 출력을 생성하는 데 도움이 됩니다.
더 깔끔한 이미지를 위해 가이드 스케일을 높여 보세요.
자연스러운 사진을 원한다면 4K, 8K, 걸작, 고해상도 같은 '품질' 용어 사용을 피하세요.
업스케일링 시 노드별 latent 업스케일 및 latent 스케일을 1.5로 조정하여 고해상도 이미지를 생성해 보세요.
24GB GPU에서 훈련할 때는 pagedlion8bit 옵티마이저를 사용하고 time_in, vector_in, modulation 매개변수를 고정하여 de-distillation을 방지하세요.
LR 5e-6일 때는 몇 천 단계 후 훈련을 중단하여 블록 손상을 방지하고, 이전 체크포인트와 병합하여 손상된 블록을 수정 후 훈련을 계속하세요.
버전 하이라이트
schnell 모델의 세밀 조정본이며, dev 모델은 사용하지 않았습니다. Apache 2.0 라이선스!
kohya로 맞춤 시그마 스케줄을 사용하고 time과 modulation 매개변수를 고정하여 시간 증류 저하를 방지하며 훈련했습니다.
➤ 총 훈련 단계 : 1,360,641
➤ 실제 훈련 시간: 1192.61 시간 (49.7일)
크리에이터 스폰서
모델 또한 다음에서 사용할 수 있습니다: RunDiffusion 및 Runware.ai
이 모델 훈련을 위한 컴퓨팅 지원을 해준 RunDiffusion에 깊은 감사를 드립니다!
API 접근이 필요하다면 Runware.ai를 확인하세요.
PixelWave FLUX.1-schnell 04 - Apache 2.0!
Safetensor 파일: 💾BF16 💾FP8 💾bnb FP4
모델은 또한 다음에서 사용할 수 있습니다: RunDiffusion 및 Runware.ai
PixelWave FLUX.1 schnell 버전 04는 FLUX.1-schnell의 미학적 세밀 조정 모델입니다. 훈련 이미지들은 눈길을 끄는 이미지, 아름다운 색상, 질감 및 조명을 보장하기 위해 엄선되었습니다.
원래 schnell 모델로 훈련되어 Apache 2.0 라이선스입니다!
특별한 실행 요구사항이 없습니다. FLUX LoRA를 지원합니다.
Euler Normal, 8 단계.
더 세밀한 디테일 향상을 위해 더 많은 단계를 사용할 수 있지만 8단계 이후에는 출력이 크게 변하지 않습니다.
RunDiffusion에 감사드립니다
RunDiffusion(Juggernaut의 공동 제작자)에게 이 모델 훈련을 가능하게 한 컴퓨팅 지원에 대해 크게 감사드립니다! schnell을 de-distilling 없이 훈련하는 방법을 찾기 위해 많은 실험이 필요했고, RunDiffusion의 클라우드 컴퓨팅 활용이 이 과정을 훨씬 쉽게 만들었습니다.
이 모델에 대한 API 접근이 필요한 분들은 Runware.ai와 협력 중입니다.
현재 FLUX.1-dev 04 버전은 임시로 RunDiffusion 및 Runware 전용입니다. 앞으로 버전 05를 출시할 때 dev 04의 오픈 가중치를 공개할 계획입니다.
이 모델 출시를 지원해주셔서 감사합니다, 꼭 확인해 보세요!
훈련
훈련은 kohya_ss/sd-scripts를 사용했습니다. 내 fork된 Kohya 에서 sd-scripts 서브모듈에 대한 변경사항도 확인할 수 있으니 둘 다 복제하세요.
세밀 조정 탭을 사용하세요. 4090 GPU 24GB에서 실행할 수 있는 pagedlion8bit 옵티마이저가 가장 좋은 결과를 냈고, 다른 옵티마이저들은 학습에 어려움을 겪었습니다.
time_in, vector_in, mod/modulation 매개변수를 고정하여 'de-distillation'을 방지했습니다.
15 이상의 단일 블록 훈련은 피했습니다. 훈련할 블록은 FLUX 섹션에서 설정할 수 있습니다.
LR 5e-6에서는 빠르게 훈련되지만 몇 천 단계 후에 중단해야 하며, 그렇지 않으면 블록이 손상되고 학습속도가 느려집니다.
손상된 블록은 이전 체크포인트와 병합하여 교체한 다음 훈련을 계속할 수 있습니다.
손상된 블록의 징후: 대부분 이미지에 종이 질감, 배경 디테일 손실.
연락처
비즈니스 또는 상업 문의는 pixelwave@rundiffusion.com으로 연락해주세요. flux 세밀 조정 라이선싱, 고객 맞춤 훈련 프로젝트, 상업용 AI 개발 등 팀이 모두 처리합니다!
PixelWave Flux.1-dev 03 세밀 조정 완료!
Safetensor 파일: 💾BF16 💾FP8 💾NF4
'diffusers' 파일은 실제로 Q8_0 및 Q4_K_M GGUF 버전입니다. GGUF 파일은 huggingface에서도 이용 가능합니다.
버전 03을 FLUX.1-dev 기본에서 5주 이상 4090에서 세밀 조정했습니다. 다양한 예술 스타일, 사진 및 애니메이션이 가능합니다. LoRA 관련 팁을 발견했습니다.
쇼케이스 이미지에는 dpmpp 2m sgm uniform 30단계를 사용했습니다. 깔끔한 출력을 원한다면 가이던스를 높여보세요. 스타일을 명시하면 모델이 추측하지 않아 도움이 됩니다.
또한 업스케일링을 위해 노드별 latent 업스케일과 latent 스케일을 1.5로 조정하여 1024x1024 대신 1536x1536 이미지를 생성하는 것을 추천합니다.
PixelWave Flux.1-schnell 03
GGUF 파일: huggingface로 이동
쇼케이스 이미지에 dpmpp 2m sgm uniform 8단계를 사용했습니다.
4단계부터 시작할 수 있지만, 더 많은 단계에서 해부학 오류가 줄어듭니다.
PixelWave Flux.1-dev 02
버전 02는 검정색 및 어두운 이미지가 크게 개선되었고 손 문제도 적어 더 안정적인 출력이 가능합니다.
dpmpp_2s_ancestral, beta, 14단계 또는 euler, simple, 20단계 사용을 추천합니다.
PixelWave 11 SDXL. 일반 목적의 세밀 조정 모델. 예술 및 사진 스타일에 훌륭함.
20단계, DPM++ SDE, CFG 4~6 또는 40단계, 2M SDE Karras를 사용합니다.
가속 버전 - 5+ 단계, DPM++ SDE Karras, 2.5 CFG
PAG 추천⚡CFG 3에서 1.5 스케일 권장. 워크플로 링크
⭐프롬프트 가이드 링크⭐ 4K, 8K, 걸작, 고해상도, 고품질 같은 '품질' 용어는 사용할 필요 없습니다. 자연스러운 사진 스타일을 원한다면 '생생한, 강렬한, 밝은, 고대비, 네온, 드라마틱' 같은 단어 사용을 권장하지 않습니다. 이 경우 이미지가 '과하게 조리된' 듯 보일 수 있지만, 이는 CLIP이 프롬프트를 따르기 때문입니다. 🙂 생생하고 네온 사진이 필요하면 PixelWave가 제공합니다!
버전 10의 초점은 CLIP 모델 훈련으로 신뢰성을 개선하고 다양한 스타일 생성이 가능하며 프롬프트 추종력을 높였습니다.
테스트에 도움을 준 친구들께 감사드립니다: masslevel, blink, socalguitarist, klinter, wizard whitebeard.
가이드: LM Studio와 Mikey Nodes로 프롬프트 업스케일링
가이드: 스킵 스텝 방법으로 이미지에 더 많은 디테일 추가
리파이너 모델은 필요 없습니다.
이 모델은 다른 모델들의 혼합이 아닙니다.
많은 유용한 노드를 포함한 Mikey Nodes도 제작했으며, comfy manager를 통해 설치할 수 있습니다.
모델 세부사항
토론
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