HyperFlux Schnell

편의성과 성능을 위해, 저는 매일 사용하는 LoRA를 제가 가장 좋아하는 모델과 결합하는 것을 선호합니다. HyperFlux Schnell은 Flux Schnell에 HyperFlux LoRA를 강도 0.12로, AntiBlur를 강도 2.0으로 결합한 것입니다.

이 리소스를 만든 각 창작자의 라이선스를 존중해 주세요. 예를 들어, 온라인 이미지 생성과 같은 이미지 생성을 수익화하는 서비스에서는 HyperFlux Schnell을 사용하지 마세요. 또한, 이 모델을 유료로 판매하거나 가치 있는 대가로 라이선스를 부여하지 마세요.

사용법

HyperFlux Schnell을 사용할 때 저는 CFG를 3.5로 설정하며, 특수 효과를 위해서는 6.5까지 높입니다. 샘플링 스텝은 Schnell의 기본값인 4로 설정하고, euler 샘플러와 simple 스케줄러를 사용합니다.

Q8 및 Q6 변형은 "t5xxl_fp16.safetensors" Clip 모델로 테스트되었고, 더 작은 양자화 버전은 "t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors" Clip 모델로 설정되었습니다.

기본적으로 HyperFlux Schnell은 어느 정도 깊은 피사계 심도를 가진 이미지를 생성합니다. 얕은 피사계 심도를 원하시면 긍정적인 프롬프트에 "bokeh"를 추가하세요.

이 모델이 NSFW 이미지를 생성하는 경우는 의도된 것이 아닙니다.

크레딧

Flux Schnell: /model/618692?modelVersionId=699279
AntiBlur LoRA: /model/675581/anti-blur-flux-lora
HyperFlux 8 LoRA: https://huggingface.co/ByteDance/Hyper-SD
이 프로젝트는 다음 훌륭한 리소스를 사용하여 생성되었습니다:
https://civitai.com/articles/8322/merge-a-lora-into-flux-for-better-speed-and-quantize-it

테스트

이러한 프로젝트의 대부분의 시간은 LoRA 간의 최적 균형을 찾고, 다양한 양자화 버전에서 완성된 모델을 검증하는 데 소요됩니다. Schnell의 기본 이미지 생성 속도는 매우 만족스러웠습니다. Q8 및 Q5의 전체 테스트 결과는 Pure Fooocus 페이스북 그룹의 Base Model Guide에 있습니다.

Q8에 비해 Q5는 풍경에서의 논리적 일관성과 풀포커스 게임과 같은 그룹 인물의 신체적 완전성에서 떨어졌습니다. 초상화 품질은 본질적으로 동일하지만, 저장 공간이 넉넉하다면 Q8이 훨씬 더 나은 선택이라고 생각합니다. 또한 Q5의 VRAM 사용량은 Q8보다 단지 0.3GB 적었으며, 이는 GGUF 모델에서 기대할 수 있는 수준입니다.