이 페이지는 다음을 위한 공식 모델 페이지입니다:

Chroma-DC-2K Safetensor 및 GGUF 양자화 버전

아래는 원본 모델 페이지의 복사본입니다.

여러분 모두 안녕하세요,

지난번에 저는 제 진행 중인 오픈소스 기반 모델인 Chroma에 대해 발표했습니다. 많은 귀중한 피드백을 받았고, 이제 기초 모델의 학습이 마침내 완료되었고, 이 모델 패밀리 전체를 여러분이 사용할 수 있게 되었다는 소식을 기쁘게 전합니다!

간단히 복습하자면: 이 모델들은 진정한 기반 모델입니다.

저는 어떤 미적 조정도 하지 않았고 DPO 같은 후학습 기법도 사용하지 않았습니다. 이 모델들은 원시적이며 강력하고, 여러분이 미세 조정하기 위한 완벽하고 중립적인 출발점을 제공하도록 설계되었습니다. 무거운 작업은 제가 대신 해줬습니다.

무거운 작업이라 함은 약 105,000시간의 H100 컴퓨팅 시간을 의미합니다. 모든 GPU 시간은 방대한 데이터 분포로 이 모델들을 채우는 데 사용되었으며, 이로 인해 이 모델 위에 미세 조정하는 것이 훨씬 쉬워질 것입니다.

약속한 대로, 모든 것이 완전히 Apache 2.0 라이선스 하에 제공됩니다—제한 없이.

요약:

Release 브랜치:

Chroma1-Base: 이는 핵심 512x512 모델입니다. 거의 모든 창의적 프로젝트에 적합한 견고하고 균형 잡힌 기반입니다. 장기간 미세 조정을 계획하고 있으며, 에폭 마지막에 고해상도만 학습하여 수렴 속도를 높이고 싶다면 이 모델을 사용하세요.
Chroma1-HD: Chroma1-Base의 고해상도 미세 조정 버전으로, 해상도는 1024x1024입니다. 빠른 고해상도 미세 조정 또는 LoRA를 원하신다면 이 모델이 시작점입니다.

Research 브랜치:

Chroma1-Flash: Chroma1-Base를 기반으로 하여 이러한 플로우 매칭 모델을 더 빠르게 만드는 최적의 방법을 찾기 위해 제작한 미세 조정 버전입니다. 이는 GAN 기반 학습 없이 빠른 모델을 학습하는 방법을 탐색하는 실험적 결과입니다. 이 델타 가중치는 모든 Chroma 버전에 적용하여 속도를 높일 수 있습니다(강도를 조정해야 함).
Chroma1-Radiance [WIP]: Chroma1-Base의 급진적으로 조정된 버전으로, 모델이 픽셀 공간 모델로 전환되어 VAE 압축 아티팩트를 크게 줄일 수 있습니다.

이 프로젝트를 가능하게 해준 지원자들에게 큰 감사를 드립니다.

BTC 주소: bc1qahn97gm03csxeqs7f4avdwecahdj4mcp9dytnj
ETH 주소: 0x679C0C419E949d8f3515a255cE675A1c4D92A3d7