Vision Realistic
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Vision Realistic Flux dev fp8 모델 개요
최신 모델인 Vision Realistic Flux를 공유하게 되어 기쁩니다.
모든 분들이 알고 계시듯, 원래의 Flux 모델은 이미 최고 수준 중 하나입니다. 따라서 추가 세부 조정은 불필요해 보일 수 있으나, 솔직히 저도 시간 낭비일 것이라 생각했습니다. 그러나 몇 가지 문제점, 예를 들어 의미 없는 흐릿한 이미지나 현실적인 결과를 목표로 할 때 부정확한 피부 톤 등을 발견했습니다. 그래서 저는 이 문제들을 해결하기로 결정했습니다. 모든 세부 사항에 완전히 만족하지는 못하지만, 개선점은 명확하게 느껴집니다—NSFW 콘텐츠 처리가 더 나아졌고, 이미지가 더 밝으며, 흐릿함 문제도 훨씬 줄어들었습니다.
이 모델은 원래의 Flux보다 더 나은가요?
반드시 그렇지는 않습니다. 하지만 사진처럼 사실적인 결과를 원할 때는 더 나은 성능을 보입니다. 궁극적으로는 사용자의 취향과 원하는 결과에 따라 달라집니다.
이 모델을 만든 방법:
일부 LoRA 모델을 학습시킨 후, 그것들을 Flux dev fp8 모델과 병합했습니다. 이 과정에서 몇 가지 최적화를 수행했습니다. 이제 이 모델은 CLIP과 VAE가 내장되어 있어 별도의 버전을 사용할 필요가 없습니다.
이 모델 사용 방법:
이 모델은 ComfyUI에서 실행할 수 있습니다. 저는 ComfyUI에서만 테스트해봤기 때문에, 다른 플랫폼에서 사용해보셨다면 댓글에 사용 경험을 알려주시면 감사하겠습니다.
ComfyUI용 빠른 파라미터:
VAE: 내장되어 있음
Sampler: Euler
Scheduler: Simple
샘플링 단계: 20
CFG 스케일: 1
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Vision Realistic
SD3M 기반의 최신 리얼리스틱 체크포인트 모델을 소개합니다. 이 모델은 10만 번 이상의 학습 단계를 거쳤으며, 고품질 출력을 보장합니다.
이 모델에 대해:
이 모델은 사진처럼 사실적인 이미지를 생성할 수 있는 사진 리얼리즘 모델입니다. 트리거 단어가 필요 없습니다. 이 모델은 실제 사진처럼 세부 정보가 풍부하고 고해상도의 이미지를 생성하도록 설계되었습니다.
학습에 사용된 설정:
GPU: A6000x2
데이터셋: 5천 장의 스톡 사진과 제 데이터셋 혼합
배치 크기: 8
최적화기: AdamW
스케줄러: 재시작이 있는 코사인
학습률 (LR): 1e-05
에포크: 300 에포크 목표
캡셔닝: WD14 및 BLIP 혼합
중요: 프롬프트에 NSFW 관련 또는 성인용 단어를 포함하지 마세요. 그렇지 않으면 신뢰할 수 없는 결과가 나올 수 있습니다. 또한 SD3에서는 짧은 프롬프트가 더 효과적이므로 너무 긴 프롬프트는 피하세요.
빠른 가이드 및 파라미터:
Clip Encoder: 불필요
VAE: 불필요
Sampler: dpmpp_2m
Scheduler: sgm_uniform
샘플링 단계: 25+
CFG 스케일: 3+
더 나은 결과를 원한다면 ComfyUI 사용을 권장합니다
CLIP이 포함되지 않은 버전을 다운로드한 경우 다음 지침을 따라주세요:
이 버전은 일반적인 SD3M 모델처럼 작동하지 않습니다. 반드시 'Load Diffusion Model'을 사용하여 모델을 로드해야 합니다.
이 모델과 함께 제공되는 모든 SD3M 텍스트 인코더를 사용할 수 있습니다.
VAE가 필요합니다. 다운로드하여 VAE 폴더에 저장하세요:
ComfyUI\models\vae.모델을 UNet 폴더에 배치하세요:
ComfyUI\models\unet.
참고:
이 모델은 병합되거나 수정된 모델이 아닙니다. 원래의 Realistic Vision을 미세 조정한 모델입니다. 일부 사용자들이 모델의 댓글 섹션에 잘못된 정보를 퍼뜨리고 있습니다. 궁금한 사항이 있거나 더 자세한 정보를 원하시면, 제 Discord 서버에 참여하거나 댓글에 의견을 남겨주세요. 시간을 내어 주셔서 감사합니다.