Hyper Flux Dedistilled

C47HERINEC47HERINE
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base model
Hyper-8 Steps [q4_KM]Hyper-16 Steps [q4_KM]Hyper-8 Steps [FP8]Hyper-16 Steps [FP8]

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モデル説明

作業中

Hyper Flux 洗浄モデルは、nyanko7 が作成した Flux-dev-de-distill チェックポイントと、ByteDance が作成した Hyper-SD LoRA を統合し、中規模ハードウェアでも簡単に使用できる q4_KM GGUF 形式の単一ファイルモデルとして提供します。

Hyper 16 ステップ版は、Flux-dev と同じ生成時間でより優れた結果を生み出します。品質とプロンプト理解の面で Flux Pro に近づいています。Hyper 8 ステップ版は2倍の速さで、速度と品質のバランスを提供します。

Hyper-SD LoRA のさまざまな重みをテストし、最も優れた結果をもたらした重みを使用してこれらのモデルを構築しました。これにより、量子化による品質損失後も、推奨ステップ値で期待通りに収束し、一貫したパフォーマンスを維持します。

バージョンと推奨設定：

Hyper 8 ステップ：

  • CFG: 1～2（洗浄ガイダンスは使用しません）

  • ステップ: 8～12（多いほど良し、最適は12ステップ）

  • サンプラー: DPM-2（高詳細向け）または DPM++ 2M（高速生成向け）

  • スケジューラ: Beta

標準的な Flux-dev よりも高い画像品質を維持しながら、高速生成に最適です。

Hyper 16 ステップ：

  • CFG: 2～3

  • ステップ: 16～24（多いほど良し、20ステップで非常に優れた結果）

  • サンプラー: DEIS（スタイル化・芸術的出力向け）または DPM++ 2M（現実的かつ生の画像向け）

  • スケジューラ: Beta

Flux Pro と同程度の洗練された詳細な画像と優れたプロンプト理解を実現するのに最適です。

このモデルはプリュニング済みのため、以下のファイルを別途ダウンロードする必要があります：

• テキストデコーダー：Flux Text Encoders から t5_xxl と clip_l（中～低性能PCにはFP8版の使用を推奨）

• VAE：Black Forest Labs VAE から ae.safetensors

テキストと細部の品質をさらに向上させるために、以下の clip_l モデルの利用も推奨します：

• CLIP テキストエンコーダー（代替オプション）：CLIP-GmP-ViT-L-14 (HiT GmP TE)

Flux ガイダンスは不要です。このモデルは、他の Stable Diffusion モデルと同様に実際のCFGを使用しており、否定的プロンプトを効果的に活用できます。Hyper-16では、Flux-dev で通常使用していた洗浄ガイダンスのCFG値と同じ値を使用してください（例：通常2.5を使用している場合、そのまま2.5を維持）。Hyper-8では、その値の半分を推奨します。

今後のバージョン：
今回のリリースは q4_KM 形式です。ユーザーのハードウェア要件に応じて、FP8、q5_KM、または q8_0 などの他の形式もご要望に応じて提供可能です。

このプロジェクトは、元の作者たちの素晴らしい成果に基づいています：

  • Flux-dev-de-distill by nyanko7：真のクラスフリー・ガイダンスを実装した高度なチェックポイント

  • Hyper-SD by ByteDance：高速生成を可能にする強力なLoRAソリューション

これらのモデルの作成は、すべて該当する作者に帰属します。私はその開発や成果に一切の功績を主張しません。Hyper Flux 洗浄モデルは、これらを統合・整理し、アクセスしやすい形にしただけです。

両バージョンとも、RTX 3070 や 8GB VRAM を搭載した RTX 2060 Super を含む中級GPUで安定して動作することを確認済みです。

このモデルで生成された画像

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