SRPO LoRAs

これらのLoRAは三つのソースから抽出されました：

- Oficial = 元のSRPO（Flux.1-Dev）：tencent/SRPO

- コミュニティチェックポイント：rockerBOO/flux.1-dev-SRPO（現在、これらのLoRAはCivitAIには公開されていませんが、HuggingFaceにはあります）

- R&Q = コミュニティチェックポイント（量子化/洗練済み）：wikeeyang/SRPO-Refine-Quantized-v1.0

これらは、他のLoRAと組み合わせられるモジュール式で軽量なアダプテーションを提供することを目的としており、ストレージを削減し、ランク（8、16、32、64、128）ごとの高速な実験を可能にします。

複数のランクから選択できます：8、16、32、64、または128。低いランクは軽量で高速ですが、高いランクはより多くのディテールを保持します。

---

⚠️ 注意： 使用するベースの量子化モデルによっては、LoRAの強度を調整する必要がある場合があります。私は個人的にflux1-dev-SRPO-Q&R r128で非常に良い結果を得ました。場合によっては、1.0より高い強度（例：1.1や1.2）に設定する必要があることがあります。

必要な強度は使用する量子化モデルによって異なることにご注意ください。たとえば、私のテストはGGUF Q8バージョンで行いましたが、他のFlux Dev量子化バージョンでは異なる調整が必要になる場合があります。

モデル間の差異を評価するための推奨設定は以下の通りです：

• サンプラー： Euler
• スケジューラ： Beta
• ステップ数： 50
• CFG： 1.0

この設定により、モデル間の差異をより明確に確認できます。
より類似した結果を得たい場合は、以下を試してください：

• サンプラー： Euler
• スケジューラ： Beta
• ステップ数： 25
• CFG： 1.0

これらの設定はまだ追加のテストが必要ですが、これまでのところ一貫性のある結果を示しています。

---

これらのLoRAは完全にモジュール式です。他のLoRAと組み合わせることも、強度を自由に調整することも、あるいは他のモデルに統合することも可能です。

こちらに掲載されていない他のモデルはHuggingFaceで見つかります： こちら

---

🙏 クレジットとライセンス

• SRPO by Tencent → tencent/SRPO

• Flux.1-Dev by Black Forest Labs（FLUX.1 [dev] Non-Commercial Licenseに基づくライセンス）

⚠️ 重要な注意事項
これらのLoRAは、SRPOおよびFlux.1-Devのライセンスに準拠して、研究および個人的な非営利目的でのみ利用を許可されています。
本プロジェクトはLoRAの独立した抽出・調整であり、TencentまたはBlack Forest Labsとは一切関係なく、公式に推奨されているものでもありません。