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注目のモデルを見つける 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
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