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BEYOND_REALITY_Z_IMAGE

更新lora训练适配器,注意,是本淡妆浓抹 3.0 模型的的lora训练专用,重点是diffusion,diffusion是新的训练才是新的,适配器是adapter,Rebuild版底模支持在此适配器上训练,可在aitoolkit中替换并微调自己专属lora。注意,不同于官方底模,是专用于本模型底模的训练适配器,感谢@Laushine制作,请改扩展名为ZIP后解压使用。 https://www.modelscope.cn/models/Nurburgring/BEYOND_REALITY_Z_IMAGE/summary?version=20260206135410 Nunchaku量化版 by tonera(感谢): https://modelscope.cn/models/tonera/Beyond_Reality_Zimage_v2_svdq/summary NVFP4量化以及采样器搭配 by miccodadada(感谢): 本人实测,AuraFlow3.5 - 5,首选euler a+FlowMatchEulerDiscreteScheduler,其次是ZImagePowerNodes自带的采样器,然后是DEIS_2M + BONG_TONGENT,追求泛用性的话是Sa_solver+FlowMatchEulerDiscrete,人像的话也可以试试ER_SDE+(sgm_uniform/FlowMatch)。 我自己制作了它的NVFP4混合量化,FEED FORWARD 123层采用NVFP4,其余注意力采用FP8 Per-Tensor量化(目前Comfyui暂时不支持BlockWise量化),质量下降在可接受范围内。在5070上,9步采样时间大概2.8-3.6秒。https://huggingface.co/lieding1994/zimage-serverless/blob/main/BEYOND-REALITY-BF16_learned_fp8mixed_tensor.safetensors

更新lora训练适配器,注意,是本淡妆浓抹 3.0 模型的的lora训练专用,重点是diffusion,diffusion是新的训练才是新的,适配器是adapter,Rebuild版底模支持在此适配器上训练,可在aitoolkit中替换并微调自己专属lora。注意,不同于官方底模,是专用于本模型底模的训练适配器,感谢@Laushine制作,请改扩展名为ZIP后解压使用。 https://www.modelscope.cn/models/Nurburgring/BEYOND_REALITY_Z_IMAGE/summary?version=20260206135410 Nunchaku量化版 by tonera(感谢): https://modelscope.cn/models/tonera/Beyond_Reality_Zimage_v2_svdq/summary NVFP4量化以及采样器搭配 by miccodadada(感谢): 本人实测,AuraFlow3.5 - 5,首选euler a+FlowMatchEulerDiscreteScheduler,其次是ZImagePowerNodes自带的采样器,然后是DEIS_2M + BONG_TONGENT,追求泛用性的话是Sa_solver+FlowMatchEulerDiscrete,人像的话也可以试试ER_SDE+(sgm_uniform/FlowMatch)。 我自己制作了它的NVFP4混合量化,FEED FORWARD 123层采用NVFP4,其余注意力采用FP8 Per-Tensor量化(目前Comfyui暂时不支持BlockWise量化),质量下降在可接受范围内。在5070上,9步采样时间大概2.8-3.6秒。https://huggingface.co/lieding1994/zimage-serverless/blob/main/BEYOND-REALITY-BF16_learned_fp8mixed_tensor.safetensors

资料来源

huggingface.co ↗