Joy CLIP

가이드 읽기

참고: 베이스 CLIP-L은 PONY CLIP 모델처럼 뚜렷한 향상을 보이지 않으며, 일부 경우 NSFW를 개선할 수 있지만 PONY처럼 90% 이상 개선되지는 않습니다.

• NSFW 이미지 비교

• FP32에서 CLIP을 사용하는 것이 권장됩니다

• CLIP 교체를 위한 워크플로우 및 실행 도구

• Comfy UI --fp32-text-enc (또는 위에 링크된 도구 사용)

• Forge/Auto1111 --clip-in-fp32 (또는 위에 링크된 도구 사용)

• FP32 JoyCLIP이 내장된 체크포인트는 HuggingFace에 호스팅되어 있으며, 클립과 메타데이터를 제외하고는 수정되지 않았습니다. 메타데이터에는 저작권 표시 및 라이선스가 포함되어 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다:

CyberRealistic, PonyRealism, RealismbyStableYogi

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Joy CLIP은 50KWh를 사용한 수백 시간의 훈련의 결과입니다

새로운 클립(Joy)이 100장의 이미지 중 5번 이상 시드별 실패를 보이지 않는 경우에만 클립 훈련을 성공으로 간주합니다.

실패란 변형, 이중 사지, 주요 오류 등이며, 이전 클립은 그런 문제가 없었던 경우를 말합니다.

같은 100장의 이미지에서 새로운 클립(Joy)은 1020장에서 큰 향상, 2050장에서 사소한 향상을 보여야 합니다.

대부분의 경우 90% 이상 Joy CLIP이 프롬프트 정확도를 향상시킵니다. 정확도에 영향을 미치는 경우, 드물게 2% 이하의 표준 CLIP이 손 정확도나 다른 시각 지표에서 JoyCLIP을 능가합니다.

이 결과는 PONY에서 달성했으며, FLUX 및 비디오 모델은 아직 테스트되지 않았습니다. 이는 수천 차례의 생성을 평균해야 하기 때문입니다.

라이선스: MIT 라이선스

저작권 (c) 2021 OpenAI

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위 저작권 표시 및 이 허가 표시는 소프트웨어의 모든 사본 또는 핵심 부분에 포함되어야 합니다.

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