XL-HQVAE-fp16

KBlueLeaf 氏の EQ-SDXL-VAE を、madebyollin 氏の SDXL-Fix-VAE にマージしました。

マージには ABBA-LoRA メソッド（SVD方式）と Tall-Mask-merge メソッドを使用し、
特徴の抽出＋特徴のみ更新により、EQ-VAE の特徴を選択的に合成しています。
これにより、Latent cache や画像出力で詳細をより得やすく進化しています。
従来の VAE との置き換えでは、輝度や彩度が上がったように見えますが、
これは細部の黒つぶれなどを抑制し、階調表現が底上げされたことによるものです。
（Latent cache を生成し学習に用いることで、詳細をより学びやすくなるはずです）

※ NaN などが発生した場合は、fp32 で回避するか、使用を中止してください。

※ Latent を再作成し学習に使用して完了を確認済みです。
※ EmoLynx を用いて fp8 + 2048px + ZtSNR(e-pred) も問題なく動作しました。
※ 学習モデルにおける fp8 と fp16 の誤差は約 1e-4 程度（これは fp16-32 の誤差と同等です）。

KBlueLeaf：EQ-SDXL-VAE
https://huggingface.co/KBlueLeaf/EQ-SDXL-VAE

madebyollin：SDXL-VAE-FP16-Fix
https://huggingface.co/madebyollin/sdxl-vae-fp16-fix

ABBA-LoRA
https://arxiv.org/abs/2505.14238

Tall-Mask-Merge
https://arxiv.org/abs/2405.07813

出力画像の見た目には大きな変化はありませんが、
学習に用いることで効果をより高めることができると思います。