これは、Chroma-DC-2K Safetensor および GGUF クオンタイズの公式モデルページです

このモデルは、v48-detail-calibrated と 2k-test という実験モデルのマージです

以下は元のモデルページのコピーです。

皆さんへ、

以前、Chroma という私の進行中のオープンソースの基盤モデルについて投稿しました。多くの素晴らしいフィードバックをいただき、ベース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発表できることをとても嬉しく思います。

ここで約束したことを簡単に振り返ると：これらは真の基盤モデルです。

私は美学的な調整を行っておらず、DPO などのトレーニング後の手法も使っていません。これらは生のまま、強力で、細部調整のための完璧で中立的な出発点を意図しています。重い作業は私たちが済ませています。

「重い作業」とは、約105,000 時間の H100 コンピューティングを意味します。この膨大なGPU時間は、これらのモデルに大量のデータ分布を詰め込むために使われ、それに基づいての微調整が容易になるように設計されています。

約束通り、すべてが完全に Apache 2.0 ライセンスで提供されています——制限は一切ありません。

TL;DR:

リリースブランチ:

Chroma1-Base: これはコアの 512x512 モデルです。ほぼすべてのクリエイティブプロジェクトに適した堅実で汎用的な基盤です。長期間微調整を計画し、最終的に高解像度だけをトレーニングして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。高速な高解像度の微調整や LoRA を行いたい場合、これが開始点になります。

研究ブランチ:

Chroma1-Flash: Chroma1-Base の微調整版で、このフロー整合モデルを高速化する最良の方法を探るために作成しました。これは、GANベースのトレーニングを使わ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。.delta 重みを任意の Chroma バージョンに適用することで速度を向上させることができます（強度を適切に調整してください）。
Chroma1-Radiance [WIP]: Chroma1-Base の劇的な調整版で、モデルはピクセル空間モデルとなり、VAE圧縮アーティファクトを本質的に回避するはずです。

このプロジェクトを可能にしてくれたサポート者たちに心から感謝します。

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