Поринути в Альфа-Всесвіт: Експерименти з Flex One Alpha
Світ штучного інтелекту ніколи не спить, і нещодавній реліз Flex One Alpha нагадує нам про це. Я переглянула відео, присвячене цій новій розробці, і мене захопила не лише технічна сторона питання, але й потенціал для творчості, який вона відкриває. Давайте разом розберемося, що це за звір такий, і які перспективи він може запропонувати.
Що таке Flex One Alpha?
Насамперед, важливо зазначити, що це не “Flux”, а “f I’m also”. Це як своєрідне налаштування моделі Flux Schnell, але з архітектурою, схожою на Flux Dev. Чому це цікаво? Усе просто: модель Flux Schnell має ліцензію Apache 2, що дає вам значно більше свободи у використанні. На відміну від Flux Dev, де обмеження суворіші. Розробники використовують Flux Schnell як основу, прагнучи досягти якості Flux Dev.
Технічні аспекти та можливості
Flex One Alpha – модель з 8 мільярдами параметрів. Існують дебати щодо можливостей тонкого налаштування інших моделей, але автор відео стверджує, що Flex One Alpha створена саме для цього.
Для роботи вам знадобиться файл Flex Alpha safe tensors (близько 21 ГБ), який включає текстові кодувальники й VAE. Його потрібно помістити у папку “models/checkpoints”. Також його можна розташувати в папках “diffusion models” або “unet”. Якщо ви плануєте використовувати вузол завантаження контрольних точок, який об’єднує модель, кліп та VAE, то розмістіть його в “checkpoints”.
Практичний досвід та експерименти
Автор відео провів кілька тестів. Він зокрема використовував Turbo Laura для версії Flux Dev, яка часто застосовується. Експерименти проводилися з 8 кроками генерації зображення. Було запущено швидке порівняння з використанням Oiler normal з CFG 1.5. У процесі були спроби використання 8 кроків з Turbo Laura, 20 кроків з Turbo Laura та 20 кроків без Laura.
Виявилося, що Turbo Laura на більшій кількості кроків може створювати цікаві ефекти текстурування зображень. Однак, автор відзначив, що велика кількість зображень крупним планом мали “пластиковий” вигляд шкіри.
Перші враження та висновки
Flex One Alpha було випущено нещодавно, тому часу на тестування було не так багато. За словами автора, якість з 8 кроками та Turbo Laura виглядає прийнятно, враховуючи швидкість генерації. Порівнюючи з 20 кроками без Laura, результати виглядають досить схожими, але з меншою кількістю кроків.
Наочним прикладом стала генерація зображення кота в капелюсі, де “пластичний” ефект шкіри майже не помітний. Звичайно, при збільшенні картинки це стає очевидним. Але як база для подальшого тонкого налаштування, Flex One Alpha виглядає багатообіцяюче.
Turbo Laura: де взяти та як використовувати
Якщо вас зацікавила Turbo Laura, посилання на її завантаження можна знайти в описі відео. Вона займає близько 694 МБ. Її потрібно розмістити в папці “models/Laura”. Автор перейменував свій файл на “flux turbo Laura”, але ви можете використовувати будь-яке ім’я.
Зразки та перспективи
У відео також були представлені зразки зображень, створених розробниками. Вони вражають та надихають на власні експерименти. З погляду автора, Flex One Alpha містить великий потенціал для подальшого тонкого налаштування.
Ліцензія та можливості для спільноти
Найбільша перевага Flex One Alpha полягає в можливості тонкого налаштування. Це відкриває двері для спільноти та творчості. Багато хто скаржився на обмежені можливості тонкого налаштування інших моделей. Flex One Alpha ж, з її Apache ліцензією та широкою доступністю, може стати відправною точкою для багатьох експериментів. Створення дистильованих версій також розглядається як перспективний напрямок.
Робочі процеси та налаштування
У відео представлено простий робочий процес, який використовує основні вузли ComfyUI. Ви можете використовувати знання, отримані при роботі з Flux Dev та Flux D дистильованими версіями, і спробувати застосувати їх до Flex Alpha. Результати можуть перевершити ваші очікування.
Експерименти з параметрами
Автор провів швидкий тест з використанням 4 і 8 кроків і різних семплерів. Використовувався Oiler. Було відзначено, що в деяких випадках зображення виходили “пластичними” (особливо з деякими семплерами).
Експерименти показали, що на 8 кроках більшість семплерів не давали значних покращень, а зображення лишалися “пластичними”. Автор розмірковував над використанням різних семплерів на різних етапах генерації, щоб зменшити цей ефект.
Порівняння з іншими моделями
У відео не було прямого порівняння з Flux Dev, але з нього випливає, що Flux Dev може бути кращим, якщо ви використовуєте 20 кроків. Водночас, Flex Alpha має перевагу над Flux Schnell. Звідси й виникає питання: чи можна за допомогою Flex Alpha досягти якості Flux Dev, залишаючись при цьому на меншій кількості кроків? Автор вважає це цілком можливим.
Висновок та запрошення до експериментів
Flex One Alpha – це захоплива новинка, що відкриває багато можливостей. Автор закликає спільноту експериментувати, ділитися результатами та інформацією. Він також запрошує до творчості, пропонуючи, наприклад, створити зображення “вікінга в капелюсі”.
На завершення, автор зауважує, що при зниженні CFG до 1 або нижче, негативне значення не буде працювати добре, і зображення може бути порушено.
Flex One Alpha – це дивовижний приклад того, наскільки швидко розвивається світ штучного інтелекту. Вона обіцяє багато цікавого для тих, хто готовий експериментувати та досліджувати. Тож вперед, у світ Flex One Alpha!
