SRPO LoRAs

이 LoRA는 세 가지 출처에서 추출되었습니다:

- 공식 = 원본 SRPO (Flux.1-Dev): tencent/SRPO

- 커뮤니티 체크포인트: rockerBOO/flux.1-dev-SRPO (현재 이 LoRA는 CivitAI에 공개되지 않았지만, huggingface에 게시되어 있습니다)

- R&Q = 커뮤니티 체크포인트(양자화/정제): wikeeyang/SRPO-Refine-Quantized-v1.0

이 LoRA는 다른 LoRA와 조합할 수 있는 모듈식이고 가벼운 적응형 모델로 설계되었으며, 저장 공간을 절약하고 다양한 랭크(8, 16, 32, 64, 128)에서 빠른 실험이 가능하도록 합니다.

다음 랭크 중 하나를 선택할 수 있습니다: 8, 16, 32, 64, 또는 128. 낮은 랭크는 더 가볍고 빠르며, 높은 랭크는 더 많은 세부 정보를 보존합니다.

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⚠️ 참고: 사용하는 양자화 모델에 따라 LoRA 강도를 조정해야 할 수 있습니다. 저는 개인적으로 flux1-dev-SRPO-Q&R r128를 사용해 매우 좋은 결과를 얻었습니다. 때로는 강도를 1.0보다 높여야 할 수 있습니다 — 예를 들어 1.1 또는 1.2입니다.

필요한 강도는 사용하는 양자화 모델에 따라 달라질 수 있습니다. 예를 들어, 제 테스트는 GGUF Q8 버전으로 진행했지만, 다른 Flux Dev 양자화 버전은 서로 다른 조정이 필요할 수 있습니다.

모델 간 차이를 평가하기 위한 권장 설정은 다음과 같습니다:

• 샘플러: Euler

• 스케줄러: Beta

• 스텝: 50

• CFG: 1.0

이 설정은 모델 간 차이를 더 쉽게 확인할 수 있도록 도와줍니다.
모델 간 결과가 더 유사하게 보이길 원한다면 다음 설정을 시도해 보세요:

• 샘플러: Euler

• 스케줄러: Beta

• 스텝: 25

• CFG: 1.0

이 설정들은 아직 추가 테스트가 필요하지만, 지금까지 일관성 있는 결과를 보여주고 있습니다.

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이 LoRA는 완전히 모듈식입니다. 다른 LoRA와 혼합하거나, 원하는 대로 강도를 조절하거나, 다른 모델에 병합할 수 있습니다.

이곳에 게시되지 않은 다른 모델은 huggingface에서 찾을 수 있습니다: 여기

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🙏 크레딧 및 라이선스

• SRPO by Tencent → tencent/SRPO

• Flux.1-Dev by Black Forest Labs (FLUX.1 [dev] 비상업용 라이선스 하에 라이선스 부여됨)

⚠️ 중요 공지
이 LoRA는 SRPO 및 Flux.1-Dev의 라이선스 규정에 따라 연구 및 개인 비상업용 목적으로만 제공됩니다.
이 프로젝트는 LoRA를 독립적으로 추출하고 조정한 것이며, Tencent 또는 Black Forest Labs와 어떠한 관계도 없으며, 공식적으로 승인받지 않았습니다.