RAYFLUX - v3.0 AIO
推薦參數
samplers
steps
cfg
resolution
vae
other models
推薦高解析度參數
upscaler
upscale
steps
提示
使用 dpm_adaptive 與 ddim_uniform 采樣器組合,以獲得更具創意的結果。
最大位移與基礎位移分別可調整於 1.2-1.8 與 0.5-1 範圍,Flux Guidance 取值 2-3 為最佳表現。
第二階段放大時使用 SD 放大,步數 2,去噪強度設定於 0.2 - 0.3,依需求選擇適合的放大模型風格。
放大階段的提示詞對質感與顆粒感有重大影響,如加入「grainy」或「soft」詞彙可調整輸出質感。
版本亮點
新版本 Rayflux 內嵌了 T5 及 Clip-L 模型,並以自定模塊權重重新升級為 FP16 。
可如常以檢查點方式載入使用。
創作者贊助
風格化模型: RAYBURN
寫實模型: RAYMNANTS
繪畫風格模型: RAYCTIFIER
v3 AIO 有轉換版本適用於 Draw Things,可至 Hugging Face 下載。向 @sheerazrazak90434 和 awskr 致謝!
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查看我的 SDXL 模型:
風格化模型: RAYBURN
寫實模型: RAYMNANTS
繪畫風格模型: RAYCTIFIER
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編輯: 感謝用戶 @sheerazrazak90434 及 awskr 在 Hugging Face 上,
你現可於 Draw Things Hugging Face 上尋獲 v3 AIO 轉換版本。
向他們致敬並衷心感謝!
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介紹 RAYFLUX v3 AIO
AIO 是我 RAYFLUX 系列的下一代,之前 Photoplus 技術上為 v2。
它將 v1 的部分創意帶回 Photoplus,現在內建 T5、Clip 及 VAE,可直接以 Comfy 的 Load Checkpoint 正常載入使用。
希望你會喜歡,
R.
有何不同?
AIO 嘗試打造一款既擅長攝影,同時於創意及一般非攝影主題表現優良的模型。它是結合自 v1 與 Photoplus 的數據集,並融合自定 LoRA 及手動調整模塊權重。我將模型重新編排為 FP16,並採用優化手法保留了包括 VAE、T5XXL-FP16 及 ViT-L-14-BEST-smooth-GmP-TE-only-HF-format 等 Zeroint 元素,並維持合理的模型大小。模型固然有些怪癖,不過在許多主題上反應勝過 Photoplus,故此決定分享出來。
簡述: AIO 對幾乎任何題材都能有不錯表現,並嘗試保留 Photoplus 帶來的底片顆粒攝影風格,同時更富創意。
示例
一幅引人注目的高級時裝特寫肖像,呈現戴黑色尼卡布(遮面巾)女子,背景為鮮明深紅色。畫面燈光戲劇化,突顯布料紋理及女子銳利目光。

一張生動細緻的幼年冠鬃壁虎特寫照片,壁虎棲息於人類指尖,背景為模糊帶有散景效果的城市夜景。

一張 RAW 攝影照片,描繪一位 20 歲年輕女子,身形纖細,怒視鏡頭,背景為岩石山峰,色調偏粉紅及紫色有限色彩。

設定
AIO 在我看來,dpm_adaptive 搭配 ddim_uniform 是絕佳組合。Photoplus 或 v1 使用的所有設定仍然有效,但此組合下結果更具創意。
與其他 RAYFLUX 模型不同,最大位移和基礎位移可調,最大可在約 1.2-1.8 間調整,基礎則為 0.5-1。Flux Guidance 最佳值為低位,2-3 為最佳範圍。
提醒: RAYFLUXv1.0 使用 Heun/beta,Photoplus 使用 DPM_adaptive/beta。
步數在 14 至 20 之間時,AIO 表現最佳。
值得一提的是,AIO 在 2MP 解析度下表現同樣出色!(參見以下示例)

我通常會進行第二階段升級,使用 SD 放大兩步,去噪強度為 0.2-0.3。視風格需求切換放大模型,例如為顆粒感人像選用 1x_ITF_SkinDiffDetail_lite(x2 放大效果佳),通用插畫適用 4xUltrasharp,較柔和清晰的數位插畫則用 4x_Foolhardy_Remacri。升級階段所用提示詞極為重要,不妨充分利用以引導放大方向,如加入「grainy」(更多顆粒)或「soft」(較少顆粒),並描述主角細節等。
這是 Comfy 中 Rayflux AIO 的簡易起步方案。節點少,效果佳!
已知問題與特性
乳頭,無論男女性別,數據集中明顯缺乏裸露,此版本也未見明顯改善。不過市面上有許多相關 LoRA,情況尚可接受。
相較先前版本,運行速度較慢且耗費更多顯存。檢查點大小約 21GB(包含 T5、Clip 及 VAE,UNET 規模約 16GB)。在 4090 顯卡上生成單張 2MP 影像約需 50-60 秒。
因我調整設定,種子之間的變異性較前兩版本大,這點我認為對創意有益,但同時也增加了調教難度。
內嵌編碼器確實提升了模型反應及易用性,但由於我調整基礎模型中各模塊的精度(始於 FP8 再升至 FP16 訓練),使 GGUF 量化稍顯複雜。用戶 foggyghost0 於評論中亦反映了編碼精度問題,請耐心等待我解決中。
