LoRA 트레이너인 Fizgig에서 MOSS-Image 학습에 대한 빠른 업데이트입니다. 위의 비디오는 새로운 컨트롤을 보여줍니다.
무엇이 바뀌었나요?
기본값 Clean-end share: "Slide". MOSS-Image 자체 스케줄은 거의 깨끗한 이미지(얼굴과 세부 묘사가 학습되는 부분)에서 매우 적은 단계만 사용했기 때문에, 유사성(likeness)이 느렸고 구성(composition)이 에포크마다 여기저기 뛰어다녔습니다. Slide는 에포크 7까지 해당 단계의 60%에서 시작하여, 에포크 15까지 30%로 점차 줄어들고, 유사성이 사라지지 않도록 매 2번째 에포크마다 다시 60%를 적용합니다. 제가 가장 어려움을 겪었던 데이터셋에서는 시도해 본 8가지 설정 중 최고였으며, 에포크 20부터 에포크 60까지 약 70%의 ArcFace 유사성을 유지했습니다. 참고로 이것은 매우 높은 점수입니다. 같은 사람의 다른 실제 사진들이 종종 더 낮은 점수를 받습니다. 이 기능은 최대 약 55장의 이미지 데이터셋에 맞춰 조정되었으며, 훨씬 많은 이미지를 사용할 경우 꾸준한 40%(Single)이 더 적합할 수 있습니다. 아직 초기 단계이니, 여러분에게 효과적인 방법을 공유해 주세요.
SFT를 사용한 기본 미리보기(Base previews with the SFT look). Samples 탭에서 체크하면 모델을 교체하지 않고도 Base 미리보기가 MOSS-Image SFT의 모습을 많이 갖게 되어 훨씬 빠릅니다. SFT 자체만큼 좋지는 않지만, 좋은 가이드가 됩니다. 처음 다운로드할 때 스스로 다운로드합니다(약 2.1 GB). 저는 여전히 Turbo LoRA는 미리보기에는 꺼두는 것이 좋다고 생각합니다. 이제 확대된 모든 미리보기에는 어떻게 만들어졌는지(SFT, SFT 모양의 Base, Base만, Turbo 또는 아님)가 표시됩니다.
Krea 2를 16 GB 카드에서 사용 시: Auto가 NF4가 적합할 때 무거운 블록 스와핑을 선택하는 것을 더 이상 하지 않습니다. 이는 CPU 자원을 많이 소모했었습니다. 또한: ComfyUI 업데이트도 진행하세요. 많은 분들이 이번 주 ComfyUI 업데이트 이후 Fizgig LoRA가 더 잘 작동한다고 말해주셨습니다.
GitHub: shootthesound/Fizgig
릴리스 노트: v8.8.1 submitted by /u/shootthesound [link] [comments]
