Blaze.1 Portrait

🚀 クイックスタート

Blaze.1 Portraitは、高品質でリアリズムを追求した超ポートレートを生成することができます。以下のセクションでは、このモデルの主な特性、インストール方法、使用例、技術的な詳細などを説明します。

✨ 主な機能

• 高品質でリアリズムを追求した超ポートレートを生成します。
• 多様な画像セットを使用して訓練され、卓越した出力を保証します。
• 72種類のバリエーションと、バリエーションごとに合計1080枚の画像を使って訓練されました。

📦 インストール

このセクションでは、Blaze.1 Portraitのモデルをダウンロードする方法を説明します。

モデルのダウンロード

Blaze.1 Portraitの重みはSafetensors形式で提供されています。以下のリンクを使用して、Files & Versionsタブからダウンロードできます。

Blaze.1 Portraitの重みをダウンロード

📚 ドキュメント

画像処理パラメータ

モデルは、全体で1080枚の画像を使用して訓練され、バリエーション全体にわたって繰り返され、画像ごとに合計1100回の繰り返しでデータセットが作成されました。

訓練は、画像ラベラー Florence2-en (自然言語 & 英語) を使用して、セットごとに4エポック行われ、合計38,000ステップの累積となりました。

データセットの詳細

データセットは、モデルの最適なパフォーマンスを確保するために入念に選別された高度にリアルな画像で構成されています。最初に小さなアダプターバージョンがバッチで訓練され、その後、これらのアダプターから高解像度の画像が生成され、さらなる訓練に使用されました。

事前訓練のアップスケーリング技術が使用され、モデルの推論時に優れた画像の忠実度を確保するために画素の鮮明さを向上させました。

画像圧縮の詳細:

• 最小圧縮: 1.4 MB
• 最大圧縮: 10.1 MB
• 平均圧縮: 3.2 MB

訓練インフラストラクチャ

Blaze.1 Portraitは、最先端のハードウェアを使用して訓練されました。

• GPU構成: NVIDIA A100 SXM (2x)
• vCPU: 32コア
• VRAM: 160 GB
• RAM: 250 GB
• ディスク容量: 400 GB
• ネットワークメモリ: 効率的なデータ転送のための高速インターコネクト

訓練実行時間

総マシン実行時間: 8時間14分

トリガーワード

Blaze.1 Portraitを使用して画像を生成するには、トリガーフレーズを使用します。

• b1 portrait

このトリガーをプロンプトに組み込むことで、最適なモデルパフォーマンスと高品質のポートレート生成が保証されます。

🔧 技術詳細

このモデルは、Fluxベースのアダプターを使用して訓練され、高品質でリアリズムを追求した超ポートレートを生成することができます。訓練には、多様な画像セットが使用され、72種類のバリエーションと、バリエーションごとに合計1080枚の画像が使用されました。訓練データには、14ビットの生のカメラ非圧縮形式（CUF）の画像が使用され、入念な選別と処理が行われました。

📄 ライセンス

このモデルは、flux-1-dev-non-commercial-licenseの下で提供されています。詳細については、ライセンスのリンクを参照してください。

@misc{strangerzonehf2024blaze1,
    title={Blaze.1 Portrait: High-Quality Realism-Driven Portrait Generation with Flux-Based LoRA Adapter}, 
    author={StrangerzoneHF},
    year={2024},
    note={public model repository on Hugging Face},
    url={https://huggingface.co/strangerzonehf/Blaze.1-Portrait},
    model_trainer={@prithivMLmods},
    dataset_curator={@prithivMLmods}
}