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제 SDXL 모델을 확인하세요:
스타일리시한 모델: RAYBURN
리얼리스틱 모델: RAYMNANTS
페인팅 스타일 모델: RAYCTIFIER
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편집: 사용자 @sheerazrazak90434 및 Hugging Face의 awskr 덕분에,
v3 AIO의 Draw Things용 변환 버전을 여기 Hugging에서 찾을 수 있습니다.
둘 모두에게 감사의 인사를 전합니다!
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RAYFLUX v3 AIO 도입

AIO는 Photoplus가 기술적으로 v2였던 RAYFLUX 라인의 차세대 버전입니다.
이 모델은 v1의 창의성을 Photoplus에 되돌려 놓고, T5, Clip 및 VAE가 모두 내장되어 있어 Comfy에서 일반적인 Load Checkpoint 워크플로우로 로드하고 사용할 수 있습니다.

즐겁게 사용하시길 바랍니다,

R.

어떻게 다른가요?

AIO는 사진에 잘 맞지만 창의성과 일반적인 비사진 주제에서도 우수한 성능을 발휘하는 모델을 만들기 위한 새 시도입니다. 이 모델은 v1과 Photoplus의 데이터셋을 병합하고, 일부 맞춤형 LoRA를 통합하고, 블록 가중치를 수동으로 조정하여 제작되었습니다. 모델을 FP16으로 다시 업로드했지만, VAE, T5XXL-FP16, 그리고 이미 내장된 Zeroint의 ViT-L-14-BEST-smooth-GmP-TE-only-HF-format을 포함한 전체 기본 모델을 유지하면서 크기를 합리적인 수준으로 조정했습니다. 이 모델에는 몇 가지 특이점이 있지만, 많은 주제에서 Photoplus보다 더 나은 반응을 보이므로 공유하기로 결정했습니다.

간단히 말해: AIO는 어떤 주제에도 잘 작동하며, Photoplus가 제공한 약간의 그레인 있는 사진 스타일을 유지하면서 더 창의적입니다.

예시

1. 검은 니캅으로 얼굴을 가린 여성의 강렬한 하이패션 근距離 초상화. 배경은 선명한 진홍색이며, 이미지는 조명이 극적으로 연출되어 원단의 질감과 여성의 날카로운 시선이 강조됨
   

2. 어린 크레스티드 게코가 인간의 손가락에 앉아 있는 생생하고 세밀한 근거리 사진. 배경은 흐릿한 보케로 채워진 도시의 야간 풍경
   

3. 20세 여성의 RAW 사진. 날씬한 체형으로 바위 산꼭대기에서 화난 표정을 지으며, 핑크와 보라색의 제한된 색조
   

설정

AIO는 제 생각에 dpm_adaptive와 ddim_uniform의 특정 조합에서 빛을 발합니다. Photoplus나 v1에서 사용한 모든 설정은 여전히 작동하지만, 이 특정 조합을 사용할 때 결과가 더 창의적입니다.

• 다른 RAYFLUX 모델들과 달리, 최대 쉬프트와 기본 쉬프트를 조정할 수 있으며, 최대는 약 1.2–1.8, 최소는 0.5–1 사이가 적당합니다. Flux 가이던스는 낮은 값에서 가장 잘 작동하며, 2–3이 최적의 범위입니다.

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

• 단계 수는 AIO가 14~20단계 사이에서 가장 잘 작동합니다.

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

저는 일반적으로 SD 업스케일을 2단계로, 노이즈 제거를 0.2–0.3 수준으로 두 번째 패스를 적용합니다. 원하는 스타일에 따라 업스케일링 모델을 변경합니다. 예: 그레인이 강한 초상화에는 1x_ITF_SkinDiffDetail_lite(x2에서도 매우 잘 작동!), 일반 일러스트에는 4xUltrasharp, 부드럽고 청정한 디지털 일러스트 스타일에는 4x_Foolhardy_Remacri를 사용합니다. SD 업스케일에 사용하는 프롬프트는 일반적으로 매우 중요하며, 원하는 방향으로 결과를 유도하기 위해 자유롭게 활용하세요(예: 그레인을 더 강조하려면 “grainy”라고 쓰고, 덜 강조하려면 “soft”라고 쓰며, 캐릭터의 세부사항을 추가하세요).

여기에는 Comfy에서 Rayflux AIO를 시작하는 쉬운 방법이 나와 있습니다. 몇 개의 노드만으로도 훌륭한 결과를 얻을 수 있습니다!

알려진 문제/특이점

• 유방, 남성 또는 여성 모두에 해당. 제 데이터셋에는 노출이 명확히 부족하며, 이 버전도 이 문제를 크게 개선하지 못했습니다. 그러나 이를 위한 많은 LoRA가 존재하므로 큰 문제는 아닙니다.

• 이전 버전보다 느리고 VRAM 소모가 큽니다. 체크포인트 크기는 21GB이지만(T5, Clip, VAE가 포함되어 있으므로 UNET의 크기는 약 16GB 유지). 4090에서 2MP 이미지 한 장을 생성하는 데 50~60초가 소요됩니다.

• 제 조정으로 인해 시드 간 변동성이 이전 두 모델보다 훨씬 크며, 이는 제게는 좋은 점이지만, 사용하기에는 약간 더 번거롭습니다.

• 인코더를 내장함으로써 모델의 반응성과 사용 편의성이 크게 향상되었으나, 기본 모델의 블록에서 서로 다른 정밀도(원래 FP8을 FP16으로 재업스케일링한 후 추가 학습)를 사용하기 때문에 GGUF 양자화가 더 어려워졌습니다. 댓글에서 사용자 foggyghost0도 인코딩 정밀도 문제를 보고했습니다. 이 문제를 해결할 때까지 조금만 인내해 주세요.