Quantized CyberRealistic Ponyv7 GGUF

GGUF 파일은 양자화되었으며, CLIP 버전은 다음 모델에서 추출되었습니다: /model/443821?modelVersionId=1177183

사용 팁과 설정은 해당 링크에서 확인하세요.

이 모델은 놀라운 old_fisherman이 만든 SDXL Unet+Clip 추출 및 GGUF 변환을 위한 초보자 친화적 Colab 노트북을 사용하여 양자화되었습니다. 이 과정은 매우 간단했으며, 무료 구글 계정만 있으면 충분했습니다.

양자화는 모델의 크기와 따라서 VRAM 요구 사항을 크게 줄입니다. VRAM이 3GB 또는 4GB 밖에 없는 경우, 이 모델이 유용할 수 있습니다. old_fisherman은 이 모델과 함께 고사양 PC용 모듈식 SDXL ControlNet 워크플로우도 게시했습니다.

Q8로 양자화하면 품질이 거의 저하되지 않으며, 종종 눈에 띄지 않을 정도입니다.

Q5_K는 전체 모델보다 명확히 떨어지지만, 크게 차이 나지 않습니다. (단, 텍스트 생성은 부족합니다.)

VAE, CLIP-L, CLIP-G를 별도로 로드해야 합니다. CLIP-L과 CLIP-G는 모델과 함께 업로드했지만, 원하는 PONY VAE를 별도로 준비해야 합니다.

샘플 이미지는 2단계 Lightning LoRa를 사용해 처음 시도한 결과이므로, 이 양자화된 모델이 낼 수 있는 최고의 성능을 보여주는 것은 아닙니다. 오히려 이 모델로 더 나은 이미지를 만들어 공유해보라는 도전을 드립니다. 그렇게 어렵지 않을 겁니다.