Hephaistos NextGen DPO SWF&NSFW

이 SD 1.0XL-체크포인트는 거의 모든 것을 생성할 수 있습니다. 극도로 사실적인 이미지, 애니메이션 및 예술 작품 생성에 매우 뛰어납니다. 그러나 주의하세요! 이 모델은 여전히 통제되지 않고, 검열되지 않았습니다. 이를 인지하세요!

Hephaistos NextGen DPO는 제 자체 Hephaistos NextGen Tensor 1.0 모델 https://tensor.art/models/671019109045166017과 새로운 DPO 모델 https://huggingface.co/mhdang/dpo-sdxl-text2image-v1의 결합입니다.

또한 freek22의 모델 Gleipnir 일부도 포함되었습니다.

/model/175094/gleipnir

최근에는 LCM을 실험하여 이와 관련된 하이브리드 모델도 생성했습니다. 이 모델도 LCM 부분의 혜택을 받습니다.

DPO란 무엇인가요?

DPO는 Direct Preference Optimization의 약자입니다. 이는 더 나은 출력을 얻기 위한 매우 최적화된 학습 방법입니다.

여기서 전체 과학 논문을 확인할 수 있습니다: https://arxiv.org/abs/2311.12908

LCM이란 무엇인가요?

기본적으로 LCM은 모델이 훨씬 낮은 cfg와 스텝으로 작동할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 이 모델은 일반 체크포인트보다 빠릅니다. 저는 A1111과 Comfy에서 테스트했습니다.

어떻게 사용하나요?

다음은 DPM++ SDE 샘플러를 사용한 제 테스트에서의 cfg/step 예시입니다(다른 샘플러는 약간 다를 수 있으니 참고하세요): https://civitai.com/posts/1053066

보시다시피 1 cfg부터 약 4~~5 스텝까지 범위가 넓습니다. 그러나 더 나은 품질을 원하신다면 최소 8 스텝과 3~~8 cfg를 사용하는 것을 권장합니다. 스텝이 증가할수록 품질이 향상됨을 알 수 있습니다. Clip Skip 2를 사용하세요.

Comfy 워크플로우:

Comfy UI 워크플로우 프로토타입은 여기서 다운로드할 수 있습니다: https://civitai.com/articles/3492/hephaistos-nextgen-dpo-prototype-workflow

작동하는 샘플러: 아래는 작동하는 샘플러 목록입니다.

다음 샘플러 중 하나를 사용하는 것을 강력히 권장합니다: DPM++ SDE Karras, DPM++ SDE, DPM++ 2S a Karras, DPM++ 2S a

3-7+ cfg, 7-12+ 스텝, Clip Skip 2, 0.2-0.5 denoise로 highresfix를 사용하고 foolhardy-Upscaler를 적용하세요.

사용하지 마세요:

DPM++ 2M, LMS, Heun, DPM++ 2M SDE, DPM++ 2M SDE Heun, DPM fast

크레딧:

이 모든 것을 가능하게 해준 LCM 팀에게 감사드립니다. 그들의 웹사이트: https://latent-consistency-models.github.io/

DPO 모델의 제작자 https://huggingface.co/mhdang/dpo-sdxl-text2image-v1에게 감사드립니다.

freek22에게도 감사드립니다. 그의 모델도 확인해보세요... https://civitai.com/user/freek22

이 모델은 제 첫 번째 Hephaistos NextGen인 Colossus Project XL을 기반으로 학습되었습니다. 따라서 Colossus Project XL에 사용한 모든 제작자들에게 크레딧을 드립니다. 그 작업들은 여전히 이 모델 내부에 일부 포함되어 있습니다.