Quantized CyberRealistic Ponyv7 GGUF

GGUFは量子化され、CLIPバージョンはこのモデルから抽出されました：/model/443821?modelVersionId=1177183

使用方法や設定のヒントは、ここでご確認ください。

このモデルは、素晴らしいold_fishermanが作成したSDXL U-Net+CLIP抽出とGGUF変換の初心者向けColabノートブックを使用して量子化されました。驚くほど簡単で、無料のGoogleアカウントがあれば十分です。

量子化により、モデルのサイズとVRAM要件が大幅に削減されます。VRAMが3GBまたは4GBしかない場合、これは非常に役立つ可能性があります。old_fishermanは、これらのモデルに合わせてポテトPC用のモジュラーSDXL ControlNetワークフローも公開しています。

Q8での量子化では品質はほとんど低下せず、しばしば全く気づかれないほどです。

Q5_Kは完全モデルと比べて明らかに劣りますが、それほど大きな差はありません。（ただし、テキスト生成は苦手です。）

VAE、CLIP-L、CLIP-Gは別々に読み込む必要があります。私はCLIP-LとCLIP-Gをモデルと一緒にアップロードしましたが、ご自身で選んだPONY VAEが必要です。

サンプル画像は、2ステップのLightning LoRaを使用して最初に試したプロンプトの結果であり、量子化モデルが実現できる最良の品質を示したものではありません。むしろ、このモデルを使ってより良い画像を作成し、公開してみてください。それほど難しくないはずです。