Krea 2 Turbo Distill 2단계 LoRA - 최종 체크포인트 공개 (chk51195)

Krea 2 Turbo — 2단계 증류(Distillation) LoRA (최종 버전)
이전 게시물/릴리스는 여기, 여기, 여기 그리고 여기입니다. 🧪 빠른 미리보기 어댑터; 이 프로젝트의 최종 체크포인트입니다. 프레임의 상당 부분을 채우는 가까운 피사체 — 인물 사진, 단일 인물, 근접한 사물 — 은 두 단계에서도 잘 유지됩니다. 작은 피사체가 여전히 약한 부분입니다: 군중 속 얼굴이나 광활한 장면 속 인물은 유령처럼 보이거나 번져 보일 수 있습니다. 그러한 경우, 그리고 품질이 속도보다 더 중요할 때에는 4단계 LoRA를 사용하십시오. 이 체크포인트는 프로젝트를 마무리하며, 학습 상자는 후속작인 Qwen-Image-2.1-Turbo용 3단계 어댑터로 넘어갔습니다. 📐 저장된 단계는 해상도에도 적용될 수 있습니다. 더 큰 렌더링은 작은 피사체를 크게 만들며, 교사의 단계의 4분의 1만으로 최대 2048×2048까지 렌더링할 수 있는데, 이는 이 어댑터가 학습한 가장 큰 크기를 넘어선 Krea의 공지된 최대 권장 해상도 범위에 쉽게 도달합니다. 2048×2048을 넘어서면, 이 어댑터 유무와 관계없이 기본 Krea 2 자체에서 피사체를 중복하기 시작합니다.

하이라이트: ⚡ Turbo 자체 배포 시그마 [1.0, 0.7595]에서 단계 수를 8단계에서 2단계로 4분의 1로 줄임 ⏱️ 디노이징 속도 획기적 개선 — 1024×1024 (float16 컴퓨팅) 기준 56.9초에서 14.3초로 단축; 어댑터의 호출당 비용은 측정 노이즈 범위 내임 🎯 교사 수준에 근접한 세밀한 디테일 — 훈련된 12개 해상도 전반에 걸쳐 교사의 미세 질감 에너지 대비 0.92–1.02배 (기본 Turbo, 2단계 기준: 0.40–0.65배), 16픽셀 및 8픽셀 그리드 밴드는 교사 수준이며, 12개 크기 중 11개에서 고스팅이 더 근접함 📊 모방이 아닌 분포 일치 — 정확한 궤적을 따르기보다 교사가 그럴듯하게 생성할 수 있는 것을 일치시키므로, 학생은 흐릿해지거나 이중 가장자리로 평균화하는 대신 확신을 가지고 표현함 🗣️ 전체 프롬프트 조건부 — 교사와 가짜 점수 모두 각 프롬프트의 조건을 읽음; 블라인드 루브릭에서 352개 항목 중 1점을 놓쳤으며(사물, 개수, 속성, 관계), 심사위원은 66개 중 12개(원래 15개 프롬프트 기준)에 대해 8단계 교사를 선호함(4단계 어댑터: 45개 중 6개), 주로 스타일 측면에서 그러했음 📐 훈련된 12개 해상도 — 512×512부터 최대 1440×1440까지 다중 측면 지원 🔌 드롭인 방식, 예외 없음 — 일반 LoRA로, 기본 Euler를 사용하며 diffusers / ComfyUI / MLX에서 사용 가능.

커스텀 노드도, 커스텀 샘플러도 없습니다 🧬 4단계 어댑터와 동일한 형태 — 228개의 모듈에 대해 rank 64를 유지합니다 🎲 23,561개의 기록된 교사 트래젝토리(teacher trajectories) — 4단계 프로젝트에서 나온 것 중 이 하나의 프롬프트 은행으로 13,750개와 9,811개가 발행되었습니다. 3월 10일부터 각각 한 번씩 학습했습니다 🔢 2단계 단계에서는 총 51,195개의 학습 샘플을 사용했으며, 공개된 4단계 어댑터의 가중치에서 시작했습니다 📅 첫 번째 2단계 출시부터 이 최종 체크포인트까지 32일 동안 단일 RTX 3090으로 진행되었습니다 🔁 두 가지 방법론에 걸쳐 40가지가 넘는 레시피 조정이 이루어졌으며, 결과물이 나빠지지 않은 경우만 유지했습니다 🧘 평균값이 아닌 안정화된(Settled) 가중치입니다. 학습률을 이미 학습된 데이터에서 0으로 떨어뜨리는 600개 샘플의 어닐링(anneal) 과정을 거쳐 공개되었기 때문에, 게시된 가중치는 휴지 상태의 학습 가중치입니다. 실행 평균값(running average)은 오직 이 가중치와 일치하는지 확인하기 위한 체크용으로만 유지됩니다. 이전 버전을 사용하셨다면, 프로젝트 레포지토리에서 krea2_turbo_2step_rank_64_lora.safetensors / krea2_turbo_2step_rank_64_lora_comfyui.safetensors 파일을 최신 버전으로 다시 다운로드/교체해 주십시오. 모델 카드 전체 세부 정보는 https://huggingface.co/lvladikov/Krea2-Turbo-Distill-2step-LoRA에서 확인하세요. 제 영상은 아니지만, 누군가 YouTube에서 식별자 보존 편집(identify preserving edits)을 포함한 2단계 및 4단계 LoRA를 다룬 것을 발견했으니 참고해 보세요:

(저작권은 원작자에게 있습니다). 또한 최근에 새로운 ComfyUI 노드와 워크플로우 - Krea 2 (Turbo 및 Raw), Z-Image (Turbo 및 Base), MiniMax Music 3, Image2Text 및 LLM Chat (도구 포함), Torch, Apple MLX 및 Cloud를 출시했습니다. 자세한 내용은 여기에서 찾을 수 있습니다. /u/TimeTruth2490님이 제출함 [링크] [댓글]