+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
Sprawdź moje modele SDXL:
Model stylizowany: RAYBURN
Model realistyczny: RAYMNANTS
Model malarski: RAYCTIFIER
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
EDYCJA: dzięki użytkownikowi @sheerazrazak90434 oraz awskr na Hugging Face,
teraz możesz znaleźć wersję v3 AIO przekonwertowaną dla Draw Things tutaj na Hugging.
Wielkie dzięki dla obu!

Przedstawiam RAYFLUX v3 AIO

AIO to kolejna generacja w linii RAYFLUX, gdzie Photoplus był technicznie v2.
Przywraca trochę kreatywności z wersji v1 do Photoplus i jest teraz w pełni zintegrowany z T5, Clip i VAE, co oznacza, że możesz go załadować i używać w standardowym przepływie Load Checkpoint w Comfy.

Mam nadzieję, że Ci się spodoba,

R.

CZYM SIĘ RÓŻNI?

AIO to nowa próba stworzenia modelu, który dobrze radzi sobie z fotografią, ale także świetnie sprawdza się w kreatywnych i ogólnych tematach niefotograficznych. To połączenie zestawów danych z v1 i Photoplus, z pewnym niestandardowym dołączeniem LoRA i ręcznym dostosowaniem wag bloków. Ponownie przekształciłem model na FP16, ale zastosowałem pewne optymalizacje, aby zachować pełny model bazowy, który zawiera już w sobie VAE, T5XXL-FP16 oraz ViT-L-14-BEST-smooth-GmP-TE-only-HF-format z Zeroint, przy zachowaniu rozsądnego rozmiaru. Model ma swoje dziwactwa, ale lepiej reaguje niż Photoplus w wielu tematach, więc postanowiłem się nim podzielić.

W skrócie: AIO sprawdzi się właściwie na wszystkim, co mu dasz, i stara się zachować lekko ziarnisty styl fotograficzny, który wprowadził Photoplus, ale jest bardziej kreatywny.

PRZYKŁADY

1. Uderzający, wysokiej mody portret z bliska kobiety zasłoniętej czarnym nikabem na tle wyraźnego, głębokiego czerwonego tła. Zdjęcie jest dramatycznie oświetlone, podkreślając fakturę materiału i przenikliwe spojrzenie kobiety.
   

2. Żywe i szczegółowe zdjęcie z bliska młodego gekona kreta siedzącego na ludzkim palcu, na tle rozmytego, bokeh-owego miejskiego nocnego krajobrazu.
   

3. Surowa fotografia 20-letniej kobiety, szczupłej, z gniewnym wyrazem twarzy na skalistym szczycie górskim, ograniczona do różowych i fioletowych kolorów.
   

USTAWIENIA

AIO wg mnie błyszczy przy specyficznej kombinacji dpm_adaptive z ddim_uniform. Wszystkie ustawienia używane dla Photoplus lub v1 będą dalej działać, ale efekty są bardziej kreatywne przy użyciu tej konkretnej kombinacji.

• W przeciwieństwie do pozostałych modeli RAYFLUX można modyfikować max shift i base shift, dobry zakres to około 1.2-1.8 dla max i 0.5-1 dla min. Flux Guidance działa najlepiej przy niższych wartościach, 2-3 wydaje się optymalnym zakresem.

• Przypomnienie, że RAYFLUXv1.0 używał Heun/beta, a Photoplus stosował DPM_adaptive/beta.

• Dla liczby kroków AIO działa świetnie w zakresie 14-20.

• Warto zauważyć, że AIO dobrze działa także w rozdzielczościach 2MP! (patrz przykłady poniżej)
  

Zwykle wykonuję drugi przebieg wykorzystując skalowanie SD na 2 kroki z denoise na poziomie 0.2-0.3. Zmieniam model skalujący w zależności od poszukiwanego stylu, np. 1x_ITF_SkinDiffDetail_lite dla ziarnistych portretów (świetnie działa też przy x2!), 4xUltrasharp dla ogólnych ilustracji, 4x_Foolhardy_Remacri dla miększego, czystszego stylu ilustracji cyfrowej. Prompt używany podczas skalowania ma duże znaczenie - nie wahaj się używać go, by ukierunkować skalowanie w pożądanym kierunku (np. dodaj 'grainy' dla większej ziarnistości, 'soft' dla mniejszej, dodaj szczegóły o protagonistce itd.)

Oto łatwy start z Rayflux AIO w Comfy. Kilka nodów, świetne rezultaty!

ZNANE PROBLEMY/WADY

• Sutki, męskie lub żeńskie. W moim zestawie danych brak jest nagości i ta wersja niewiele tu pomaga. Jest jednak mnóstwo LoRA na ten temat, więc nie jest to zbyt dramatyczne.

• Jest wolniejszy i bardziej zasobożerny niż wcześniejsze wersje. Checkpoint zajmuje 21GB (choć zawiera T5, Clip i VAE, więc ślad UNET utrzymuje się około 16GB). Generowanie pojedynczego obrazu 2MP na karcie 4090 zajmuje 50-60 sekund.

• Istnieje większa zmienność między ziarniami w wyniku moich zmian i w porównaniu do poprzednich 2 modeli, co moim zdaniem jest zaletą, ale również utrudnia ujarzmienie modelu.

• Wbudowanie enkoderów znacznie poprawiło reakcję modelu oraz łatwość użycia, ale w jakiś sposób komplikuje kwantyzację GGUF, ponieważ eksperymentuję z różną precyzją w blokach modelu bazowego (który zaczął jako FP8, później przekształcony do FP16 przed dalszym treningiem). Użytkownik foggyghost0 w komentarzach zgłosił również problemy z precyzją enkodowania, więc proszę o cierpliwość, dopóki to rozwiążę.