이는 Chroma1-HD GGUF 양자화 버전의 공식 모델 페이지입니다.

워크플로우는 학습 데이터 .zip 파일에 포함되어 있습니다.

다음은 원본 모델 페이지의 복사본입니다.

안녕하세요 모두에게,

몇 달 전, 저는 제 개발 중인 오픈소스 기반 모델인 Chroma에 대해 발표한 바 있습니다. 많은 좋은 피드백을 받았고, 이제 기반 모델의 학습이 마침내 완료되었고, 이 모델 패밀리 전체를 여러분이 사용할 수 있게 되었습니다!

이모델의 핵심 가치를 간단히 다시 설명하자면: 이는 진정한 기반 모델입니다.

저는 미학적 튜닝을 하지 않았고, DPO 같은 후학습 기법도 사용하지 않았습니다. 이 모델들은 원초적이고 강력하며, 여러분이 직접 미세 조정할 수 있는 완벽하고 중립적인 시작점으로 설계되었습니다. 무거운 작업은 제가 대신 해주었습니다.

그 무거운 작업이란, 약 105,000 시간의 H100 컴퓨팅 자원을 의미합니다. 이 모든 GPU 시간은 방대한 데이터 분포로 모델을 채우는 데 사용되었으며, 이로 인해 이 모델 위에 미세 조정을 하는 것이 훨씬 수월해질 것입니다.

약속한 대로, 모든 내용은 완전히 Apache 2.0 라이선스로 제공됩니다. 제한 없이 자유롭게 사용하세요.

요약:

공개 브랜치:

Chroma1-Base: 이는 핵심 512x512 모델입니다. 거의 모든 창의적 프로젝트에 적합한 견고하고 균형 잡힌 기반입니다. 장기간 미세 조정을 계획하고 있으며, 마지막 에포크에서 고해상도 학습만 진행하여 수렴 속도를 높이고 싶다면 이 모델을 사용하세요.
Chroma1-HD: 이는 Chroma1-Base를 1024x1024 해상도로 고해상도 미세 조정한 버전입니다. 빠르게 고해상도용 미세 조정 또는 LoRA를 적용하려는 경우, 이 모델이 시작점이 될 것입니다.

연구 브랜치:

Chroma1-Flash: Chroma1-Base를 기반으로 만들어, 이러한 흐름 매칭 모델을 더 빠르게 만드는 최적의 방법을 탐색하기 위한 미세 조정 버전입니다. 이는 GAN 기반 학습 없이 빠른 모델을 학습하는 방법을 실험적으로 확인한 결과입니다. 이 델타 가중치는 모든 Chroma 버전에 적용하여 속도를 높일 수 있습니다(강도 조정을 잊지 마세요).
Chroma1-Radiance [개발 중]: Chroma1-Base의 근본적으로 수정된 버전으로, 이 모델은 픽셀 공간 모델로 전환되어 VAE 압축 아티팩트를 일반적으로 겪지 않아야 합니다.

이 프로젝트를 가능하게 해준 지원자들에게 진심으로 감사드립니다.

BTC 주소: bc1qahn97gm03csxeqs7f4avdwecahdj4mcp9dytnj
ETH 주소: 0x679C0C419E949d8f3515a255cE675A1c4D92A3d7