Z-Image Turbo de-distilled

Z-Image Turbo "디스틸리제이션 해제"

이것은 재미로 만든 LoRA입니다. z-image 베이스 모델이 출시될 때까지.

"디스틸리제이션된 모델을 디스틸리제이션 해제하는 것"은 어리석은 아이디어지만... 아직 z-image 베이스는 없습니다.

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이제 일반적인 모델처럼 CFG(및 음성 프롬프트)를 다시 사용할 수 있습니다.

더 나은 디테일? 더 높은 대비? 약간 그런 것 같네요.

기술적으로 "디스틸리제이션 해제"라는 개념은 존재하지 않습니다. 모델이 학습한 것은 이미 학습된 것입니다. 이 LoRA는 단지 "디스틸리제이션된" 모델이 일반 모델처럼 행동하도록 만들어 CFG를 사용해도 이미지가 망가지지 않도록 합니다. 어떻게 이름을 지어야 할지 모르겠습니다.

약 10,000장의 이미지로 lr 0.00001로 1에포크만 학습했습니다.

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기술적으로 이 것도 "어댑터"이며, 이 위에 LoRA를 학습할 수 있습니다.

ostris의 어댑터와의 차이점:

• 자기 생성 이미지가 아니라 실제 이미지, 중복 없음

• 덜 학습됨(10,000 스텝 대비 57,000 스텝)

아직 이 위에 LoRA를 학습해보진 않았습니다. 지금은 단지 CFG만 필요했을 뿐입니다.