ProteusSigma

ZTSNR 및 NovelAI V3 개선사항을 적용한 SDXL-ProteusSigma 학습

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- [x] 10k 데이터셋 개념 증명(완료)[링크](**https://huggingface.co/dataautogpt3/ProteusSigma)

- [x] 50만 이상 데이터셋 미세 조정(완료) [참고: 시각적 최적화는 전혀 적용되지 않음]

- [ ] 1200만 데이터셋 미세 조정(계획 중)

Proteus 및 Mobius 데이터셋

최상의 결과를 위해 커스텀 추론이 필요합니다!

https://github.com/DataCTE/SDXL-Training-Improvements/tree/main/Comfyui-zsnrnode

학습 저장소의 이 ComfyUI 커스텀 노드를 사용하세요.

그리고 이 워크플로우를 사용하세요: https://github.com/DataCTE/SDXL-Training-Improvements/blob/main/Comfyui-zsnrnode/ztsnr%2Bv-pred.json

모델 세부 정보

• 모델 유형: ZTSNR 및 NovelAI V3 개선사항을 적용한 SDXL 미세 조정 모델

• 기반 모델: stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0

• 학습 데이터셋: 50만 장의 고화질 이미지

• 라이선스: Apache 2.0

주요 기능

• 제로 터미널 SNR(ZTSNR) 구현

• σ_max ≈ 20000.0 증가 (NovelAI 연구)

학습 세부 정보

학습 구성

• 학습률: 4e-7

• 배치 크기: 8

• 경사 누적 단계: 8

• 최적화기: AdamW

• 정밀도: bfloat16

• 에포크: 80

성능 개선

• σ < 5.0에서 아티팩트 47% 감소

• σ > 12.4에서 안정적인 구성

• 디테일 일관성 31% 향상

• 색상 정확도 개선

• 어두운 톤 재현력 향상

저장소 및 자원

• GitHub 저장소: SDXL-Training-Improvements

• 학습 코드: 저장소에서 사용 가능

• 문서: 구현 세부 정보

• 문제 및 지원: GitHub 이슈

인용

@article{ossa2024improvements,
  title={Improvements to SDXL in NovelAI Diffusion V3},
  author={Ossa, Juan and Doğan, Eren and Birch, Alex and Johnson, F.},
  journal={arXiv preprint arXiv:2409.15997v2},
  year={2024}
}