Vision Realistic
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モデル説明
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カスタムモデルの購入：
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Vision Realistic Flux dev fp8 モデル概要
最新のモデルである Vision Realistic Flux をご紹介します。
誰もが元のFluxモデルがすでに最高峰の一つであることを知っています。したがって、さらに微調整する必要はないように思えるかもしれません。正直、時間の無駄だと考えていたのです。しかし、たまに意味のないぼやけた画像や、リアルな結果を求める際に皮膚のトーンが正しくないという問題に気づきました。そこで、これらの問題に取り組むことにしました。すべての詳細に完全に満足しているわけではありませんが、改善点は明らかです。NSFWコンテンツの扱いが良くなり、画像が明るくなり、ぼやけの問題が大幅に減少しました。
このモデルは元のFluxより優れているのでしょうか？
必ずしもそうではありませんが、フォトリアリスティックな表現などの特定のケースでは、より優れた結果を出します。結局のところ、それはあなたの好みや求めているものによるでしょう。
このモデルの作り方：
いくつかのLoRAモデルを訓練し、それらをFlux dev fp8モデルとマージしました。このプロセスでいくつかの最適化を行いました。現在、このモデルにはCLIPとVAEが組み込まれているため、別々のバージョンを使う必要はありません。
このモデルの使い方：
このモデルは ComfyUI で実行できます。私はComfyUIでのみテストしたため、他のツールで試した場合は、コメント欄でご感想をお聞かせください。
ComfyUI用の簡単なパラメータ：
VAE: 既に組み込まれています
Sampler: Euler
Scheduler: Simple
Sampling Steps: 20
CFG Scale: 1
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Vision Realistic
SD3Mをベースにした最新のリアリスティックチェックポイントモデルをご紹介します。このモデルは10万ステップ以上のトレーニングを経ており、高品質な出力を保証します。
このモデルについて：
これはフォトリアルな画像を生成可能なモデルです。トリガー語は不要です。高解像度・高詳細な写真に近い画像を生成するように設計されています。
トレーニングに使用した設定：
GPU: A6000x2
データセット: 5000枚のストックフォトと私の独自データセットの混合
バッチサイズ: 8
オプティマイザー: AdamW
スケジューラー: 再起動付きCosine
学習率 (LR): 1e-05
エポック: 300エポックを目標
キャプション生成: WD14とBLIPの混合
重要：
プロンプトにNSFW関連または大人向けの語を含めないでください。そうすると信頼できない画像が出力される可能性があります。また、SD3では短いプロンプトの方が効果的なので、長すぎるプロンプトの使用も避けてください。
簡単なガイドとパラメータ：
Clip Encoder: 不要
VAE: 不要
Sampler: dpmpp_2m
Scheduler: sgm_uniform
Sampling Steps: 25+
CFG Scale: 3+
より良い結果を得るには、ComfyUIの使用をお勧めします
CLIPを含まないバージョンをダウンロードした場合、以下のガイドラインに従ってください：
このバージョンは通常のSD3Mモデルのように動作しません。必ず「Load Diffusion Model」でモデルを読み込んでください。
同梱されているすべてのSD3Mテキストエンコーダーを使用できます。
VAEが必要です。ダウンロードし、VAEフォルダーに配置してください：
ComfyUI\models\vae。モデルをUNetフォルダーに配置してください：
ComfyUI\models\unet。
注意：
これはマージまたは修正されたモデルではありません。オリジナルのRealistic Visionを微調整したモデルです。一部のユーザーがこのモデルのコメント欄で誤った情報を広めています。ご質問や詳細情報が必要な場合は、私のDiscordサーバーに参加してください、またはコメント欄にご意見をお寄せください。ご閲覧ありがとうございました。