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tags:
- diffusion
- text-to-image
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![SHREK ENM Model](SHREK_ENM.png)
# SHREK_ENM Diffusion Model v0.1

## Model Details

- **슈렉 캐릭터 생성에 특화된 diffusion model**
- **전체 가중치 재학습, 모델 아키텍처는 Flux Krea 사용**
- **Developed:** Jihun.Hong
- **Datasets:** Seungwoo.Kim, Jiyeon Lee
- **Model type:** Text-to-Image Diffusion Model
- **Base Model architecture:** Flux.1_Krea_dev
- **Training approach:** Full weight fine-tuning (Complete Retraining)
- **Release date:** September 19, 2025
- **Version:** v0.1

### Model Sources
- **Demo[coming soon]:** End to End with Bytedance Waver 1.0, GIF Sample Below
<div align="center">
  <img src="./SHREK_ENM_Video.gif" alt="SHREK Animation">
</div>

## Training Details

### Training Results
**[모델 3개 비교]** 좌측부터 3가지 Epoch(2차학습 각각 4시간, 8시간, 12시간)에 따른 변화를 보여줍니다. 테스트 과정으로 30 Epoch 학습만 진행했으며, 프로덕션 레벨을 위해서는 약 40시간의 추가 학습이 필요합니다.

<div align="center">
  <img src="./training_progress.png" alt="Training Progress and Epoch Comparison" width="100%">
  <p><em>Epoch별 모델 발전 과정, 샘플 출력 및 성능 지표</em></p>
</div>

### Training Data

<div align="center">
  <img src="./Dataset.png" alt="SHREK Animation">
</div>

- **데이터셋:** 커스텀 SHREK 데이터셋
- **데이터셋 크기:** augmentation 포함 2.4GB, 820장, 1024×1024, Shrek 얼굴 기준 SAM2 Segment, Yolo CROP
- **데이터 전처리:** Image augmentation, 1024×1024 리사이징, face detection 기반 크롭핑(Yolo, SAM2 기반)

### Training Configuration

<div align="center">
  <img src="./Train.png" alt="SHREK Animation">
</div>

- **하드웨어:** NVIDIA L40S GPU
- **학습 시간:** PR: 30시간 02분, SC: 12시간 11분, Total: 42시간 13분
- **Batch size:** 7
- **Learning rate:** 2e-06, 4e-06, 6e-06
- **Training steps:** 256 × 40 / 7 = 1480 스텝

## Usage

### 다양한 UI 애플리케이션 호환
이 모델은 **ComfyUI, SwarmUI, Forge, Automatic1111 등** AI UI 애플리케이션에서 원활하게 작동합니다.

**ComfyUI**
<div align="center">
  <img src="./ComfyUI_Workflow.png" alt="SHREK Animation">
</div>

**SwarmUI**

<div align="center">
  <img src="./SwarmUI.png" alt="SHREK Animation">
</div>

#### 설치 단계
1. **모델 파일 다운로드:**
   - `SHREK_ENM.safetensors` - 메인 모델 파일
   - `ae.safetensors` - VAE 모델
   - `clip_l.safetensors` - CLIP text encoder
   - `t5xxl_enconly.safetensors` - T5 text encoder

2. **올바른 디렉토리에 파일 배치**

3. **ComfyUI에서 로드:**
   - 각 구성 요소에 적합한 loader node 사용
   - workflow에 따라 node 연결
   - "Load Diffusion Model" node를 사용하여 `SHREK_ENM.safetensors` 로드
   - 해당 loader node를 사용하여 text encoder와 VAE 로드

#### 권장 설정
- **CFG Scale:** 1.0 (이 값을 유지하는 것을 강력히 권장)
- **Sampling Steps:** 35-45
- **Sampler:** iPNDM 또는 Euler a