Joy CLIP (FLUX, PONY, Video Models)
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モデル説明
Joy CLIP
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注：ベースのCLIP-LはPONY CLIPモデルのように顕著な改善を示さず、一部のケースではNSFWの品質が向上することがありますが、PONYのように90％以上には改善しません。
CLIPをFP32で使用することをお勧めします
Comfy UI --fp32-text-enc（または上記リンク先を使用）
Forge/Auto1111 --clip-in-fp32（または上記リンク先を使用）
FP32版JoyCLIPを組み込んだチェックポイントはHuggingFaceにホストされています。これらはCLIPとメタデータ以外は変更されておらず、メタデータには帰属情報とライセンスが含まれています。以下を含みます：
CyberRealistic, PonyRealism, RealismbyStableYogi
Joy CLIPは50kWhの電力を使って100時間以上にわたるトレーニングの成果です
新しいCLIP（Joy）が100枚の画像中で5回以上、シードごとに失敗するようでは、CLIPのトレーニングは成功とは考えていません。
失敗とは、変形、二重の四肢、重大な問題など、旧CLIPでは発生していなかったような症状を指します。
同じ100枚の画像の中で、新しいCLIP（Joy）は10〜20枚で大幅な改善を示し、20〜50枚で微細な改善を示す必要があります。
ほとんどの場合、90％以上でJoy CLIPがプロンプトの正確性を向上させます。正確性が影響を受ける場合、標準CLIPがJoyCLIPよりも手の正確性や他の視覚的指標で優れているのはごく稀で、2％未満です。
これらの結果はPONYで達成しましたが、FLUXおよびビデオモデルについては未検証です。これは数千回の生成を平均化する必要があるためです。
ライセンス：MITライセンス
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