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내 SDXL 모델도 확인해보세요:
스타일화 모델: RAYBURN
리얼리스틱 모델: RAYMNANTS
페인터리 모델: RAYCTIFIER
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수정: Hugging Face에서 사용자 @sheerazrazak90434 와 awskr 의 도움으로,
v3 AIO 버전의 Draw Things용 변환본을 Hugging Face 에서 찾을 수 있습니다.
두 분께 큰 감사를 드립니다!
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소개합니다: RAYFLUX v3 AIO

AIO는 Photoplus가 기술상 v2였던 제 RAYFLUX 라인의 차세대 모델입니다.
v1의 창의성을 Photoplus에 다시 도입했으며, 현재 T5, Clip, VAE가 모두 내장되어 있어 Comfy의 일반적인 체크포인트 로드 워크플로우로 쉽게 사용할 수 있습니다.

즐겁게 사용하시길 바랍니다,

R.

어떤 점이 다른가요?

AIO 는 사진 촬영에 뛰어나면서도 창의적이고 일반적인 비사진 주제에도 잘 작동하는 모델을 새롭게 시도한 것입니다. v1과 Photoplus의 데이터셋 병합에 일부 커스텀 LoRA 병합 및 수동 블록 가중치 조정이 포함되어 있습니다. 모델을 FP16으로 재포맷했지만, VAE, T5XXL-FP16, Zeroint의 ViT-L-14-BEST-smooth-GmP-TE-only-HF-format이 이미 내장되어 있으며, 사이즈는 적당하게 유지했습니다. 완벽하지는 않지만 Photoplus보다 여러 주제에서 더 나은 반응을 보여 공유하기로 결정했습니다.

요약: AIO는 어떤 주제든 잘 수행하며, Photoplus가 가져온 약간 입자감 있는 사진 스타일을 유지하면서 더 창의적입니다.

예시

1. 깊은 빨간색 배경을 배경으로 검은 니캅으로 얼굴을 가린 고급 패션 느낌의 여성을 임팩트 있게 클로즈업한 초상. 극적인 조명으로 천의 질감과 여성의 날카로운 시선을 강조.
   

2. 흐릿하고 보케가 가득한 도시 야경 배경에서 인간 손가락 끝에 앉아 있는 어린 크레스트 게코의 생생하고 상세한 클로즈업 사진.
   

3. 20대 여성의 날카로운 표정이 담긴 RAW 사진으로, 암석이 많은 산봉우리에서 촬영되었으며 분홍색과 보라색이 제한된 색조로 표현됨.
   

설정

AIO는 개인적으로 dpm_adaptive와 ddim_uniform의 조합이 가장 빛납니다. Photoplus나 v1의 모든 설정도 계속 작동하지만, 이 조합이 더 창의적 결과를 만듭니다.

• 다른 RAYFLUX 모델들과 달리, 최대 시프트와 기본 시프트를 조정할 수 있으며, 최대값은 약 1.2-1.8 범위, 최소값은 0.5-1 범위가 적절합니다. Flux Guidance는 낮은 값에서 가장 잘 작동하며 2-3이 최적 범위입니다.

• 참고로, RAYFLUXv1.0 은 Heun/beta를 사용했고 Photoplus는 DPM_adaptive/beta를 사용했습니다.

• 스텝은 14에서 20 사이가 AIO에 적합합니다.

• 참고로, AIO는 2MP 해상도에서도 훌륭하게 작동합니다! (아래 예시 참조)
  

보통 두 번째 작업으로 SD 업스케일은 2스텝에 노이즈 제거 0.2-0.3으로 합니다. 원하는 스타일에 따라 업스케일 모델을 바꿉니다. 예를 들어, 입자감 있는 초상에는 1x_ITF_SkinDiffDetail_lite (x2 배 확대에도 좋음), 일반 일러스트에는 4xUltrasharp, 부드럽고 깔끔한 디지털 일러스트 스타일에는 4x_Foolhardy_Remacri를 사용합니다. SD 업스케일 시 사용하는 프롬프트는 스타일 지정을 위해 매우 중요하니, 더 많은 입자를 원하면 'grainy', 적은 입자는 'soft' 등 주인공 세부 묘사 등 원하는 방향으로 적극 활용하세요.

Comfy에서 Rayflux AIO를 쉽게 시작할 수 있는 예시입니다. 적은 노드로 훌륭한 결과!

알려진 문제점/특이사항

• 유두 표현(남녀 모두)이 부족합니다. 제 데이터셋에 누드가 거의 없어 이 버전도 크게 개선하지 못했습니다. 다행히 많은 LoRA가 있으니 크게 걱정하지 않아도 됩니다.

• 이전 버전보다 느리고 VRAM 사용량이 더 많습니다. 체크포인트 크기가 21GB에 달하며(T5, Clip, VAE가 포함되어 UNET은 약 16GB 수준 유지), 4090에서 2MP 이미지 하나 생성하는 데 50-60초가 소요됩니다.

• 제 조정으로 인해 시드마다 변형 폭이 이전 두 모델보다 훨씬 크며, 이는 개인적으로는 좋은 점이라고 생각하지만 다루기에는 약간 더 번거롭습니다.

• 인코더를 내장하면서 모델 반응성과 사용 편의성이 많이 개선되었으나, 기본 모델 블록에서 다른 정밀도를 사용하고 있어 GGUF 양자화 처리가 더 까다로워졌습니다 (기본 모델은 FP8에서 FP16으로 재포맷 후 추가 훈련된 것입니다). 사용자 foggyghost0 이 댓글에서 인코딩 정밀도 문제를 보고했으니, 해결될 때까지 양해 부탁드립니다.