Chroma - v.41-low-step-rl
精選圖片
推薦提示詞
Extreme close-up photograph of a single tiger eye, direct frontal view. The iris is very detailed and the pupil resembling a dark void. The word "CHROMA LOW STEPS RL TRAINING" is across the lower portion of the image in large white stylized letters, with brush strokes. Each strand of the thick fur is highly detailed and distinguishable. Natural lighting to capture authentic eye shine and depth.
推薦反向提示詞
low quality, ugly, unfinished, out of focus
推薦參數
samplers
steps
cfg
提示
模型仍在訓練中；鼓勵社群提供反饋。
提供量化選項：FP8 Scaled Quant（用於 ComfyUI 獲得更快推論）和 GGUF 量化（需要 ComfyUI-GGUF 節點）。
通過 Ko-fi 或 ETH 捐款支持此開源模型的持續訓練。
創作者贊助
感謝 Fictional.ai 的大力支持 — 真心感謝你們推動開源 AI 的發展。
大家好！
Chroma 是一個基於 FLUX.1-schnell 的 89億 參數模型（技術報告即將發布！）。它完全採用 Apache 2.0 許可證，確保 任何人 都可以使用、修改及基於此構建，無任何企業限制。
該模型 目前仍在訓練中，非常歡迎大家的意見回饋！我們非常重視您的建議和反饋。
Chroma 的目標
基於從 2000萬 樣本中篩選出的 500萬數據集 進行訓練，涵蓋動畫、毛絨、藝術作品和照片等多種風格。
完全不受審查，恢復缺失的解剖學概念。
打造為一個 可靠的開源選擇，滿足有需求用戶。
查看進度
Hugging Face 資源庫： https://huggingface.co/lodestones/Chroma （此資源庫提供最新模型！）
Hugging Face Debug 資源庫： https://huggingface.co/lodestones/chroma-debug-development-only
即時 AIM 訓練日誌： https://training.lodestone-rock.com/
ComfyUI 推論節點 [開發中]： https://github.com/lodestone-rock/flux-mod
ComfyUI 工作流程： https://huggingface.co/lodestones/Chroma/resolve/main/simple_workflow.json
量化選項
替代方案：FP8 Scaled Quant（ComfyUI 使用的格式，可能提升推論速度）
替代方案：GGUF 量化（需要安裝 ComfyUI-GGUF 自訂節點）
特別感謝
感謝 Fictional.ai 的大力支持 — 真心感謝你們推動開源 AI 的發展。
支持開源 AI
目前的預訓練已經使用超過 5000 小時 H100，長期維持成本高昂。
如果您相信 人人可用，社群驅動的 AI，任何支持都將萬分感激。
👉 [https://ko-fi.com/lodestonerock/goal?g=1] — 每一份支持都有意義！
ETH: 0x679C0C419E949d8f3515a255cE675A1c4D92A3d7
我的 Discord: discord.gg/SQVcWVbqKx
