이 버전(chk00133000)은 두 달 전의 첫 번째 '최종' 릴리스(chk00078000)를 대체합니다. 저는 '조금 더 많은' 샘플(정확히 55K 추가)을 학습시키기로 결정했으며, 이 새로운 부분은 첫 번째 릴리스가 하나만 가지고 있던 곳에 다섯 개의 크리틱 헤드(critic heads)를 갖추고 있습니다.
12개 크기에서 15개의 테스트 프롬프트에 대해 8단계 교사(teacher)와 비교했을 때: 더 깨끗한 미세 구조 — 8픽셀 및 16픽셀 그리드 패턴이 교사의 0.96–0.98배 수준입니다. (첫 번째 릴리스는 1.09–1.11배였습니다.) 고스팅(ghosting) 현상과 이중 가장자리(doubled edges)가 줄어들어 두 측정 항목 모두에서 12개 크기 중 10개에서 교사에 더 가깝습니다. 더 깨끗한 평평한 영역 — 입자가 교사의 0.99배로, 이전의 1.08배보다 감소했습니다. 대형 크기에서의 과도한 샤프닝(over-sharpening) 없음 — 미세 질감이 1440px에서 교사의 1.01–1.04배 수준으로, 이전의 1.18–1.20배보다 감소했습니다. 채도는 교사와 일치합니다.
78K에서 133K로 변경된 모든 세부 정보는 다음 링크를 참조하세요: https://huggingface.co/lvladikov/Krea2-Turbo-Distill-4step-LoRA/blob/main/DETAILED-README.md#chk00133000-vs-chk00078000
이전 버전들은 여전히 _archive/checkpoints/ 아래에 예전과 같이 보관되어 있습니다. 새 체크포인트를 사용하려면 krea2_turbo_4step_rank_64_lora_comfyui.safetensors / krea2_turbo_4step_rank_64_lora.safetensors를 다시 다운로드하거나 교체하세요.
초기 학습(9월에 78K '최종' 체크포인트로 끝남) 이후, 저는 H200(runpod 클라우드에서)에서 약 하루 동안 학습을 진행했으며, 여기에 새로운 학습 샘플의 대부분이 포함되어 있고, RTX 3090에서는 이틀 더 학습했습니다. 또한 메인 모델 카드도 정리했습니다(더 많은 섹션이 제거되어 관심 있는 사람들을 위해 상세 카드로 이동되었습니다). 대신, 메인 카드에는 이제 상세 카드 링크가 포함된 추가 목차(Table Of Contents) 같은 섹션이 있습니다: https://huggingface.co/lvladikov/Krea2-Turbo-Distill-4step-LoRA#detailed-model-card
현재로서는 이것을 또 다른 '최종' 릴리스라고 부르지는 않겠습니다 😀 (현재 133K 학습 이상을 할 계획은 없지만), 미래에 더 많이 학습시키는 것이 가능하기 때문에(다만 곧은 아닙니다).
제가 처음 78K 버전에서 멈췄을 때 이미 Krea 3가 곧 오픈소스화될 것이라는 소문이 돌고 있었기 때문에 (그래서 그때 '최종' 4단계 LoRA를 완성하는 것이 적절하다고 느꼈습니다), 현재 Krea 3는 유료 플랫폼에서 이용 가능하지만 아직 오픈소스화되지 않았으며, T2I(Text-to-Image)보다는 편집 기능에 초점을 맞추고 있을 가능성이 높습니다. 이 때문에 Krea 2 Turbo는 여전히 매우 선호되는 모델이며, 제가 만든 LoRA들은 Krea 2 Turbo를 더욱 효율적으로 사용하는 데 기여합니다. 또한 어제 66K 체크포인트로 업데이트된 '최신' Krea 2 Turbo 단계별 LoRA인 3단계 버전을 확인하는 것도 잊지 마세요: https://huggingface.co/lvladikov/Krea2-Turbo-Distill-3step-LoRA. 더 많은 학습을 거쳐 2단계 LoRA로 다시 돌아올 수도 있습니다. 누가 알겠어요... 중요한 것은, Krea 2 Turbo용 2/3/4 단계 LoRA가 렌더링 과정에서 해당 단계별로 학습되었지만, 당연히 더 많은 단계를 사용해도 매우 잘 작동한다는 점을 이해하는 것입니다. 여기에는 예를 들어 10단계 또는 12단계 이상의 렌더링이 필요한 수많은 Krea 체크포인트들이 있습니다. 이러한 체크포인트들과 제가 만든 Krea 2 Turbo 2, 3 또는 4 단계 LoRA를 결합하면, 체크포인트 제작자가 요구하는 단계 수에 '더 빨리' 도달하거나, 혹은 단계당 훨씬 더 많은 품질을 얻을 수 있습니다. 예를 들어 6단계나 8단계에서 2단계 LoRA를 실행한다면, LoRA 없이 12단계 또는 16단계, 심지어 20단계가 필요했을 때 얻을 수 있는 수준의 품질을 제공할 수 있습니다. 마찬가지로, 제3자 Krea 체크포인트에서 높은 단계 수가 요구되는 경우에도 3단계 및 4단계 LoRA를 시도해 보면 즉각적인 품질 향상을 확인할 수 있을 것입니다. 그러니 좋아하는 체크포인트에 맞는 적절한 LoRA와 단계를 찾으세요. 어느 쪽이든 세 가지 모두—2단계 LoRA, 3단계 LoRA, 그리고 이 4단계 LoRA—는 대부분의 체크포인트와 잘 작동합니다 (하지만 모든 체크포인트가 그런 것은 아닙니다. 일부 체크포인트는 핵심 Krea 2 Turbo와 매우 다른 방향으로 진행되기 때문에 그렇고, 결국 제 LoRA들은 공식 Krea 2 Turbo를 기반으로 학습되었기 때문입니다).
최신 133K 4 Step LoRA와 ComfyUI 워크플로우는 평소처럼 제 HF에서 다운로드할 수 있습니다: https://huggingface.co/lvladikov/Krea2-Turbo-Distill-4step-LoRA 또한, Krea 2 Turbo는 낮은 해상도로 렌더링하고 PiD가 잠재 공간(latent space)에서 이를 4배로 처리하게 함으로써 더 높은 해상도를 더 빠르게 얻을 수 있는 Nvidia PiD와 매우 잘 작동한다는 것을 잊지 마세요. 그리고 빠르고 효율적으로 수행할 수 있습니다: https://huggingface.co/lvladikov/Krea2Turbo-PiD-SuperFast-HighRes (다시 한번 말씀드리지만, 주요 Krea 2 Turbo 렌더링에 사용할 적절한 LoRA와 단계를 찾으세요. PiD로 넘기기 전에 낮은 해상도로 작업할 것이므로, 두 LoRA 모두에서 6단계 또는 8단계를 사용하는 것을 두려워하지 마세요. 따라서 이러한 추가 단계들은 어차피 더 빠르게 실행될 것이며, PiD를 사용할 때는 추가 단계에 대한 시간 비용이 적습니다.) 즐겁게 사용하세요! 제출자: /u/TimeTruth2490 [링크] [댓글]
