これはChroma1-HD GGUFクアンタイズ版の公式モデルページです

ワークフローはトレーニングデータの.zipファイルに含まれています

以下は元のモデルページのコピーです。

皆さんへ、

以前、私は自分が開発中のオープンソースの基礎モデル「Chroma」について投稿しました。たくさんの素晴らしいフィードバックをいただき、基礎モデルのトレーニングがついに完了し、このモデルファミリー全体を皆様にご利用いただける状態になったことをお知らせできることをとても嬉しく思います。

ここで約束した点を簡単に振り返ると：これらは真の基礎モデルです。

私は美学的な調整やDPOのようなトレーニング後の処理を一切行っていません。これらは生のまま、強力で、細かい微調整のための完璧で中立的な出発点として設計されています。大変な作業は私たちが行い、皆様はその手間を省くことができます。

「大変な作業」とは、実際には約105,000時間のH100 GPU計算時間を費やしたことを意味します。この膨大なGPU時間は、巨大なデータ分布をモデルに詰め込むために使われ、これにより、これらのモデルをベースとした微調整が驚くほどスムーズになります。

約束通り、すべてが完全にApache 2.0ライセンスで公開されています——制限はありません。

TL;DR:

リリースブランチ:

Chroma1-Base: これは512x512のコアモデルです。あらゆるクリエイティブプロジェクトのための頼れる汎用的な基盤です。長期にわたって微調整を計画し、最終的に高解像度のトレーニングのみをエポックの最後で行うことで収束を早めたい場合、このモデルをお勧めします。
Chroma1-HD: これはChroma1-Baseを1024x1024解像度で高解像度微調整したものです。高速な高解像度微調整やLoRAを実施したい場合、これが起点になります。

研究ブランチ:

Chroma1-Flash: 流れ一致モデルの速度を向上させる最適な方法を見つけるために、Chroma1-Baseを微調整した版です。これはGANを一切使用せずに高速モデルをトレーニングするための実験的な結果です。この差分重みを任意のChromaバージョンに適用すれば、モデルを高速化できます（強度を適切に調整してください）。
Chroma1-Radiance [WIP]: Chroma1-Baseの革新的な微調整版で、モデルがピクセル空間モデルとして構築されています。このため、VAE圧縮アーチファクトを理論的に回避できます。

このプロジェクトを可能にしてくれた支援者たちに心より感謝します。

BTCアドレス: bc1qahn97gm03csxeqs7f4avdwecahdj4mcp9dytnj
ETHアドレス: 0x679C0C419E949d8f3515a255cE675A1c4D92A3d7