Joy CLIP

阅读指南

注意：基础的 CLIP-L 并未像 PONY CLIP 模型那样展现出显著改进，某些情况下可能略微提升 NSFW 表现，但远不及 PONY 的 90% 以上提升

• NSFW 图像对比

• 建议以 FP32 使用 CLIP

• 替换 CLIP 的工作流程与启动工具

• Comfy UI --fp32-text-enc（或使用上述链接）

• Forge/Auto1111 --clip-in-fp32（或使用上述链接）

• 内置 FP32 JoyCLIP 的检查点托管于 HuggingFace，除 CLIP 外未作其他修改，元数据中包含归属和许可证信息。其中包括：

CyberRealistic，PonyRealism，RealismbyStableYogi

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Joy CLIP 是经过数百小时训练、耗电 50kWh 的成果

若在 100 张图像中，新 CLIP（Joy）的种子失败次数超过 5 次，我便不认为该 CLIP 训练成功。

所谓“失败”指出现畸形、双肢体等重大错误，而旧 CLIP 并无此问题。

在相同的 100 张图像中，新 CLIP（Joy）应在 10-20 张图像上展现出显著改进，在 20-50 张图像上呈现轻微改进。

大多数情况下，当准确性受影响时，90% 以上的 Joy CLIP 能提升提示词的准确性；极少情况下（≤2%），标准 CLIP 在手部准确性或其他视觉指标上优于 JoyCLIP。

上述成果是在 PONY 模型上达成的，但 FLUX 和视频模型尚未经过测试，因需数千次生成才能取得平均结果。

许可证：MIT 许可证

版权所有 (c) 2021 OpenAI

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