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Fizgig 6.5.0 배포: Qwen Image 2.1 학습 어댑터 및 워크벤치 툴킷 공개

Qwen Image 2.1 모델 학습 최적화 및 10GB VRAM 환경에서도 사용 가능한 어댑터 포함.

요약

Stable Diffusion 커뮤니티에서 인기를 끄는 Fizgig 6.5.0 버전이 공개되었으며, Qwen Image 2.1 LoRA 및 LoKR 학습 기능을 지원한다. 이번 업데이트에는 10GB 이상의 VRAM을 요구하는 터보 프리뷰와 각종 워크벤치 도구가 포함되었다. 기존 어댑터의 선명도 문제를 해결하기 위해 고해상도 및 대규모 데이터셋으로 새로 학습된 Qwen Image 2.1 Training Adapter가 추가되었으며 무료로 제공된다. 또한 모델 통합 속도를 획기적으로 높이는 '드라이버 시스템'이 도입되어 이미지, 이미지 편집, 비디오 등 다양한 모델의 연동이 빨라질 전망이다. 향후에는 Qwen Image 2.1 편집 학습 기능과 모델 통합을 위한 가이드가 순차적으로 배포될 예정이다.

AI가 원문을 요약한 내용으로, 부정확할 수 있습니다.

원문 제목 Fizgig 6.5.0 - Qwen Image 2.1 and a new Qwen Image 2.1 Training Adapter

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