modelle/400GB-LoRA-XL-Repository - FF.70.FinalAnimeCG_mk2a2.

400GB-LoRA-XL-Repository - FF.70.FinalAnimeCG_mk2a2.

11/18/2025

12:51:21 PM

Empfohlene Prompts

no humans, highly detailed

Empfohlene Negative Prompts

ugly, noisy, realism, blurry, disfigured, low contrast, mutated, mutation, deformed, poorly detailed, big contrast, poorly drawn, glossy skin, over exposed, over saturated, mutilated, malformed hands, long neck, missing limb, bad anatomy, watermark, signature, poorly drawn face, poorly drawn hands, fused fingers, missing legs, bad mouth, fused anus, poorly drawn crotch, poorly drawn anus

Empfohlene Parameter

samplers

DPM++ 3M SDE Exponential, DPM++ 2M SDE Heun Exponential, DPM++ 3M SDE Karras

steps

20 - 60

cfg

7 - 9

clip skip

resolution

768x768, 1024x1024, 896x1240, 896x1152, 1152x896, 1152x832

vae

sdxl_vae (2).safetensors (495c9925a5)

other models

FFXL-400-v2 (fb4d1f080a), 400GB-LoRA-FFusion-XL-v1-fp16-clip-fix (c6016206db), FFusionXL-BASE-v1 (095c6c4054)

Tipps

Verwenden Sie pipe.fuse_lora(), um LoRA-Parameter für eine schnellere Inferenz zu verschmelzen.

Verwenden Sie pipe.unfuse_lora(), um verschmolzene LoRA-Parameter rückgängig zu machen.

Steuern Sie den Einfluss von LoRA auf die Ausgaben mit pipe.fuse_lora(lora_scale=X).

Die LoRA-Stärke kann flexibel von 0,2 (subtil) bis 2,2 (intensiv) angepasst werden.

Das Verschmelzen von bis zu 6 LoRAs mit Gewichten von 0,3 - 1,0 gewährleistet nahtloses Stil-Mischen.

Haupt-Basismodell empfohlen zum Testen: FFusionXL-BASE.

LoRAs mit Gewicht 1,0 bleiben mit den meisten aktuellen SDXL-Modellen kompatibel.

Versions-Highlights

FF.70.FinalAnimeCG_mk2a2.lora
✅Status: Textencoder ist unterschiedlich. 0.002643585205078125

UNet Gewicht Durchschnittsmagnitude: 5.832734982003316

UNet Gewicht Durchschnittsstärke: 0.013620979564593433

UNet Conv Gewicht Durchschnittsmagnitude: 6.588312134998715

UNet Conv Gewicht Durchschnittsstärke: 0.006310420276329548

Text Encoder (1) Gewicht Durchschnittsmagnitude: 3.856879807170544

Text Encoder (1) Gewicht Durchschnittsstärke: 0.012947154068967848

Text Encoder (2) Gewicht Durchschnittsmagnitude: 3.7769155501438316

Text Encoder (2) Gewicht Durchschnittsstärke: 0.009654614341923677

Ersteller-Sponsoren

🔵 Ausnahme für kommerzielle Nutzung: Modelle wie FFusionXL-BASE und FFXL400 Kombiniertes LoRA-Modell wurden mit lizenzierten Bildern trainiert und dürfen kommerziell verwendet werden. Nutzen Sie diese Modelle für eine sicherere Erfahrung.

Kontaktieren Sie uns:

E-Mail: di@ffusion.ai
Standorte: Sofia | Istanbul | London
GitHub: https://github.com/1e-2
Hugging Face: https://huggingface.co/FFusion
CivitAI: https://civitai.com/user/idle/models

Offizielle Webseiten: FFusion.ai, FFAI.eu, 1e-2.com

LoRA XL Modelle - CivitAI Repository 🌠

Willkommen im FFusion LoRA extrahierte Modelle Repository auf Hugging Face & CivitAI! Hier präsentieren wir eine Sammlung von Modellen, die mit der Low-Rank Adaptation (LoRA)-Technik extrahiert wurden, um einen reichhaltigen Datensatz für Forschung und weitere Erkundungen bereitzustellen.

🌌 FFusions Universum der 🧪 Kuratierten LoRA-Extraktionen

Unsere LoRAs sind sorgfältig extrahiert aus einer Vielzahl von Modellen, die es ermöglichen, Stile zu mischen und einzigartige und künstlerische Fusionen zu schaffen. Diese extrahierten LoRAs sind keine direkten Kopien; sie erfassen die Essenz des Originalmodells und fügen eine kreative Einflusssphäre "Im Stil von" oder "Beeinflusst von" dem Originalwerk hinzu.

🧫 Forschunganorientierte LoRAs

Bitte beachten Sie, dass alle FFusionAI extrahierten LoRAs ausschließlich für Forschungszwecke vorgesehen sind und nicht für kommerzielle Nutzung lizenziert sind. Wir fördern eine verantwortungsvolle und ethische Nutzung dieser LoRAs, um das Gebiet der KI-gestützten Kunstschaffung voranzubringen.

⚠️ Lizenz- & Nutzungshinweise

Bitte lesen Sie die vollständige Lizenzvereinbarung, bevor Sie auf die Modelle zugreifen oder diese nutzen.

Die korrekte Lizenz und Berechtigungen finden Sie unter:
https://huggingface.co/FFusion/
https://huggingface.co/FFusion/FFXL400/blob/main/LICENSE.md

"Modellgewichte: Die für die Modelle/LoRAs verwendeten Gewichte werden "wie sie sind" bereitgestellt. FFusion AI und Source Code Bulgaria gewähren keine Rechte für deren kommerzielle Nutzung. Diese Gewichte sind ausschließlich für Test- und Experimentierzwecke.

HERKUNFT DER LORAS:  

Die bereitgestellten LoRAs und Gewichte sind aus SDXL-Modellen (Checkpoints) extrahiert.

Alle Lizenzen, Bedingungen und Konditionen des ursprünglichen Checkpoint-Erstellers müssen respektiert und eingehalten werden."

🔴 Die in diesem Repository verfügbaren Modelle und Gewichte sind ausschließlich für Forschungs- und Testzwecke bestimmt, mit unten angegebenen Ausnahmen. Sie sind im Allgemeinen nicht für kommerzielle Nutzung vorgesehen und hängen von jedem einzelnen LoRA ab.

🔵 Ausnahme für kommerzielle Nutzung: Die FFusionXL-BASE, FFusion-BaSE, di.FFUSION.ai-v2.1-768-BaSE-alpha und di.ffusion.ai.Beta512 Modelle wurden von FFusion AI mit Bildern trainiert, für die wir Lizenzen besitzen. Nutzende werden geraten, hauptsächlich diese Modelle für eine sichere Erfahrung zu verwenden. Diese Modelle sind für kommerzielle Nutzung zugelassen.

🔴 Haftungsausschluss: FFusion AI, zusammen mit Source Code Bulgaria Ltd und BlackswanTechnologies, unterstützt oder garantiert nicht die durch die Gewichte in jedem LoRA produzierten Inhalte. Es besteht die Möglichkeit, NSFW- oder anstößige Inhalte zu erzeugen. Gemeinsam lehnen wir ausdrücklich jede Verantwortung für die Ergebnisse und Inhalte ab, die durch diese Gewichte erzeugt werden.

🔴 Anerkennung: Das FFusionXL-BASE Modell ist eine einzigartig entwickelte Version von FFusion AI. Die Rechte an diesem und den dazugehörigen Modifikationen gehören FFusion AI und Source Code Bulgaria Ltd. Stellen Sie sicher, dass sowohl diese Lizenz als auch alle von Stability AI Ltd für referenzierte Modelle festgelegten Bedingungen eingehalten werden.

Verbesserte LoRA-Flexibilität

Dynamischer Bereich: Entfesseln Sie das volle Potenzial Ihrer Bilder mit unseren flexiblen LoRA-Einstellungen, die ein breites Spektrum von 0,2 für subtile Nuancen bis 2,2 für intensive Transformationen bieten. Dieser erweiterte Bereich übertrifft Standardgrenzen und ermöglicht eine unvergleichliche Kontrolle, um visuelle Effekte nach Ihren genauen Vorgaben feinzujustieren.

Unvergleichliche Anpassungsmöglichkeiten

Anders als konventionelle Modelle, die die LoRA-Stärke auf einen engen Bereich begrenzen, bietet FFusionAI unvergleichliche Flexibilität. Passen Sie die LoRA-Stärke von 0,2 für subtile Effekte bis zu 2,2 für intensive Transformationen an. Dieser erweiterte Bereich stellt sicher, dass Sie die Werkzeuge haben, um die perfekte stilistische Mischung zu erzielen – unabhängig vom Basismodell oder gewünschten Ergebnis.

🌟 Empfohlene Stärkeneinstellungen für FF100+ 🌟

🎨 Visuals: Bis zu 2,2 erhöhen für lebendige und ausdrucksstarke Details.

🔗 Verschmelzen von LoRAs: 0,3 - 1,0 beibehalten für nahtlose und sichere Integration bis zu 6 FF LoRas von FF100 aufwärts.

📚 Haupt-Basismodell zum Testen:

📢 UPDATE: 22.10.23 📆

🌟 Einführung unserer kommenden LoRA-Charge nummeriert FF.100 bis FF.176!

📈 Optimierte neue Größe: ~200 - 400MB (abhängig vom Training der Originalmodelle und Gewichte)
🏷️ Neue Benennung: Optimierte Erfahrung auf Hugging Face für schnellere Inferenz und Tests.

pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("FFusion/FFusionXL-BASE", torch_dtype=torch.float16).to("cuda")
lora_model_id = "FFusion/400GB-LoraXL"
 lora_filename = "FF.101.safetensors"
pipe.load_lora_weights(lora_model_id, weight_name=lora_filename)

Das CivitAI-Benennungsformat bleibt gleich.
Laden von CivitAI in Diffusers

Todo: 🔄 Sync CivitAI Repo: Aktuell bis FF98

Aktuelle FF60-FF98

Model: sdxlYamersRealism_version2 - Status: Textencoder ist unterschiedlich. 0.0048828125
Model: animeChangefulXL_v10ReleasedCandidate - Status: Textencoder ist unterschiedlich. 0.00390625
Model: brixlAMustInYour_v20Banu - Status: Textencoder ist unterschiedlich. 0.001434326171875
Model: cinemaxAlphaSDXLCinema_alpha1 - Status: Textencoder ist unterschiedlich. 0.00311279296875
Model: copaxTimelessxlSDXL1_v5 - Status: Textencoder ist gleich.
Model: dreamshaperXL10_alpha2Xl10 - Status: Textencoder ist gleich.
Model: endjourneyXL_v11 - Status: Textencoder ist unterschiedlich. 0.0029296875
Model: explicitFreedomNSFW_beta - Status: Textencoder ist unterschiedlich. 0.001220703125
Model: FinalAnimeCG_mk2a2 - Status: Textencoder ist unterschiedlich. 0.00390625
Model: formulaxlXLComfyui_v20Pruned - Status: Textencoder ist unterschiedlich. 0.002643585205078125
Model: furtasticxl_BetaEPOCHS3 - Status: Textencoder ist unterschiedlich. 0.013824462890625
Model: galaxytimemachinesGTM_xlplusV10 - Status: Textencoder ist unterschiedlich. 0.0012865066528320312
Model: hassakuSfwNsfwAlphav_alphaV02 - Status: Textencoder ist unterschiedlich. 0.00390625
Model: juggernautXL_version4 - Status: Textencoder ist unterschiedlich. 0.0019378662109375
Model: MOHAWK_v10BETA - Status: Textencoder ist unterschiedlich. 0.00103759765625
Model: newone_v10 - Status: Textencoder ist unterschiedlich. 0.001190185546875
Model: nightvisionXLPhotorealisticPortrait_v0743ReleaseBakedvae - Status: Textencoder ist unterschiedlich. 0.009429931640625
Model: pyrosNSFWSDXL_v013e6 - Status: Textencoder ist gleich.
Model: pyrosSDModelsBlowjob_v0122022steps - Status: Textencoder ist gleich.
Model: realisticFreedomSFW_alpha - Status: Textencoder ist unterschiedlich. 0.0011749267578125
Model: realisticStockPhoto_v10 - Status: Textencoder ist unterschiedlich. 0.0011444091796875
Model: RealitiesEdgeXLANIME_20 - Status: Textencoder ist unterschiedlich. 0.0018310546875
Model: RealitiesEdgeXL_30 - Status: Textencoder ist unterschiedlich. 0.004150390625
Model: realvisxlV10_v10VAE - Status: Textencoder ist unterschiedlich. 0.0029296875
Model: samaritan3dCartoon_v40SDXL - Status: Textencoder ist unterschiedlich. 0.00390625
Model: sdvn6Realxl_detailface - Status: Textencoder ist gleich.
Model: sdxlNuclearGeneralPurposeSemi_v10 - Status: Textencoder ist unterschiedlich. 0.003021240234375
Model: sdxlUnstableDiffusers_v6StabilityEater - Status: Textencoder ist unterschiedlich. 0.0029296875
Model: sdxlYamersRealism_version2 - Status: Textencoder ist unterschiedlich. 0.0048828125
Model: unsafexl_v20 - Status: Textencoder ist unterschiedlich. 0.068359375
Model: venusxl_v11 - Status: Textencoder ist unterschiedlich. 0.0013863444328308105
Model: xlYamersCartoonArcadia_v1 - Status: Textencoder ist unterschiedlich. 0.0029296875
Model: FFusionXL-BASE-v1 - Status: Textencoder ist unterschiedlich. 0.032245635986328125
Model: FFXL-400-v2 - Status: Textencoder ist unterschiedlich. 0.023212432861328125
Model: FFXL400-LoRA-XL-FFusion-v1 - Status: Textencoder ist unterschiedlich. 0.020404815673828125
Model: FFXXL-400-v2 - Status: Textencoder ist unterschiedlich. 0.00948333740234375
Model: realcartoonXL_v2 - Status: Textencoder ist unterschiedlich. 0.0015802383422851562

Model: sdxlYamersRealism_version2.FFai.lora64.safetensors
UNet Gewicht Durchschnittsmagnitude: 4.154722048359913
UNet Gewicht Durchschnittsstärke: 0.010771295011342323
UNet Conv Gewicht Durchschnittsmagnitude: 4.015763928139778
UNet Conv Gewicht Durchschnittsstärke: 0.004715556773610134
Text Encoder (1) Gewicht Durchschnittsmagnitude: 3.958945306529754
Text Encoder (1) Gewicht Durchschnittsstärke: 0.013064685133728026
Text Encoder (2) Gewicht Durchschnittsmagnitude: 3.9970537933453656
Text Encoder (2) Gewicht Durchschnittsstärke: 0.01012922219208529
----------------------------
Model: FF.66.hassakuSfwNsfwAlphav_alphaV02.lora.safetensors
UNet Gewicht Durchschnittsmagnitude: 4.6113617624162275
UNet Gewicht Durchschnittsstärke: 0.011981260592954776
UNet Conv Gewicht Durchschnittsmagnitude: 6.686307668617343
UNet Conv Gewicht Durchschnittsstärke: 0.006950538604713883
Text Encoder (1) Gewicht Durchschnittsmagnitude: 3.807746602732888
Text Encoder (1) Gewicht Durchschnittsstärke: 0.012745779610859834
Text Encoder (2) Gewicht Durchschnittsmagnitude: 3.729743715233202
Text Encoder (2) Gewicht Durchschnittsstärke: 0.009551327927254742
----------------------------
Model: FF.67.galaxytimemachinesGTM_xlplusV10.lora.safetensors
UNet Gewicht Durchschnittsmagnitude: 5.2081857497500135
UNet Gewicht Durchschnittsstärke: 0.012861152998866098
UNet Conv Gewicht Durchschnittsmagnitude: 6.477215331015863
UNet Conv Gewicht Durchschnittsstärke: 0.005731545812523109
Text Encoder (1) Gewicht Durchschnittsmagnitude: 3.865321475649114
Text Encoder (1) Gewicht Durchschnittsstärke: 0.012968309181164591
Text Encoder (2) Gewicht Durchschnittsmagnitude: 3.791585137796209
Text Encoder (2) Gewicht Durchschnittsstärke: 0.009739622211064131
----------------------------
Model: FF.68.furtasticxl_BetaEPOCHS3.lora.safetensors
UNet Gewicht Durchschnittsmagnitude: 4.82028448554389
UNet Gewicht Durchschnittsstärke: 0.012252009690673311
UNet Conv Gewicht Durchschnittsmagnitude: 6.774379998733585
UNet Conv Gewicht Durchschnittsstärke: 0.007177153983462227
Text Encoder (1) Gewicht Durchschnittsmagnitude: 4.20241893596518
Text Encoder (1) Gewicht Durchschnittsstärke: 0.01346020465857439
Text Encoder (2) Gewicht Durchschnittsmagnitude: 4.260738640446866
Text Encoder (2) Gewicht Durchschnittsstärke: 0.010471828656006711
----------------------------
Model: FF.69.formulaxlXLComfyui_v20Pruned.lora.safetensors
UNet Gewicht Durchschnittsmagnitude: 4.194797467480407
UNet Gewicht Durchschnittsstärke: 0.010794051441520451
UNet Conv Gewicht Durchschnittsmagnitude: 5.658129971781666
UNet Conv Gewicht Durchschnittsstärke: 0.004699672960547711
Text Encoder (1) Gewicht Durchschnittsmagnitude: 3.9974802957054556
Text Encoder (1) Gewicht Durchschnittsstärke: 0.013097433444426298
Text Encoder (2) Gewicht Durchschnittsmagnitude: 4.090353610501367
Text Encoder (2) Gewicht Durchschnittsstärke: 0.010226978548569817
----------------------------
Model: FF.70.FinalAnimeCG_mk2a2.lora.safetensors
UNet Gewicht Durchschnittsmagnitude: 5.832734982003316
UNet Gewicht Durchschnittsstärke: 0.013620979564593433
UNet Conv Gewicht Durchschnittsmagnitude: 6.588312134998715
UNet Conv Gewicht Durchschnittsstärke: 0.006310420276329548
Text Encoder (1) Gewicht Durchschnittsmagnitude: 3.856879807170544
Text Encoder (1) Gewicht Durchschnittsstärke: 0.012947154068967848
Text Encoder (2) Gewicht Durchschnittsmagnitude: 3.7769155501438316
Text Encoder (2) Gewicht Durchschnittsstärke: 0.009654614341923677
----------------------------
Model: FF.71.explicitFreedomNSFW_beta.lora.safetensors
UNet Gewicht Durchschnittsmagnitude: 4.501298830893416
UNet Gewicht Durchschnittsstärke: 0.01109003259855744
UNet Conv Gewicht Durchschnittsmagnitude: 6.204555848757276
UNet Conv Gewicht Durchschnittsstärke: 0.005750268214362425
Text Encoder (1) Gewicht Durchschnittsmagnitude: 3.85944453350698
Text Encoder (1) Gewicht Durchschnittsstärke: 0.012919606802022875
Text Encoder (2) Gewicht Durchschnittsmagnitude: 3.9375385889629477
Text Encoder (2) Gewicht Durchschnittsstärke: 0.010088601556714144
----------------------------
Model: FF.72.endjourneyXL_v11.lora.safetensors
UNet Gewicht Durchschnittsmagnitude: 4.202640614034873
UNet Gewicht Durchschnittsstärke: 0.010788684869548844
UNet Conv Gewicht Durchschnittsmagnitude: 5.80301284455635
UNet Conv Gewicht Durchschnittsstärke: 0.005029451652697187
Text Encoder (1) Gewicht Durchschnittsmagnitude: 3.835258093635928
Text Encoder (1) Gewicht Durchschnittsstärke: 0.012878727225694529
Text Encoder (2) Gewicht Durchschnittsmagnitude: 3.7550355683040344
Text Encoder (2) Gewicht Durchschnittsstärke: 0.009627099200498888
----------------------------
Model: FF.73.dreamshaperXL10_alpha2Xl10.lora.safetensors
UNet Gewicht Durchschnittsmagnitude: 3.859263254032285
UNet Gewicht Durchschnittsstärke: 0.010177448403109668
UNet Conv Gewicht Durchschnittsmagnitude: 0.0
UNet Conv Gewicht Durchschnittsstärke: 0.0
Text Encoder: Nicht gefunden
----------------------------
Model: FF.74.copaxTimelessxlSDXL1_v5.lora.safetensors
UNet Gewicht Durchschnittsmagnitude: 4.006565464438231
UNet Gewicht Durchschnittsstärke: 0.010389718183037322
UNet Conv Gewicht Durchschnittsmagnitude: 5.738000089710234
UNet Conv Gewicht Durchschnittsstärke: 0.0048703539869873365
Text Encoder: Nicht gefunden
----------------------------
Model: FF.75.cinemaxAlphaSDXLCinema_alpha1.lora.safetensors
UNet Gewicht Durchschnittsmagnitude: 4.466204403397648
UNet Gewicht Durchschnittsstärke: 0.011222293042751443
UNet Conv Gewicht Durchschnittsmagnitude: 5.684097723570108
UNet Conv Gewicht Durchschnittsstärke: 0.004689726735887235
Text Encoder (1) Gewicht Durchschnittsmagnitude: 3.9233677697347935
Text Encoder (1) Gewicht Durchschnittsstärke: 0.013047985608868315
Text Encoder (2) Gewicht Durchschnittsmagnitude: 3.967672834668905
Text Encoder (2) Gewicht Durchschnittsstärke: 0.010161683571519127
----------------------------
Model: FF.76.brixlAMustInYour_v20Banu.lora.safetensors
UNet Gewicht Durchschnittsmagnitude: 5.201652157233597
UNet Gewicht Durchschnittsstärke: 0.012340885235722432
UNet Conv Gewicht Durchschnittsmagnitude: 6.246570986909302
UNet Conv Gewicht Durchschnittsstärke: 0.005628776318139394
Text Encoder (1) Gewicht Durchschnittsmagnitude: 3.7901131354041215
Text Encoder (1) Gewicht Durchschnittsstärke: 0.012251635754363702
Text Encoder (2) Gewicht Durchschnittsmagnitude: 3.9011343266469787
Text Encoder (2) Gewicht Durchschnittsstärke: 0.009675557128661683
----------------------------
Model: FF.77.animeChangefulXL_v10ReleasedCandidate.lora.safetensors
UNet Gewicht Durchschnittsmagnitude: 4.8712592588918255
UNet Gewicht Durchschnittsstärke: 0.011882757534620026
UNet Conv Gewicht Durchschnittsmagnitude: 6.307265147238472
UNet Conv Gewicht Durchschnittsstärke: 0.005707653219309981
Text Encoder (1) Gewicht Durchschnittsmagnitude: 3.806143895360976
Text Encoder (1) Gewicht Durchschnittsstärke: 0.012739821013629662
Text Encoder (2) Gewicht Durchschnittsmagnitude: 3.7378093050117975
Text Encoder (2) Gewicht Durchschnittsstärke: 0.009586058803350757
----------------------------
Model: FF.78.xlYamersCartoonArcadia_v1.lora.safetensors
UNet Gewicht Durchschnittsmagnitude: 4.353353198959002
UNet Gewicht Durchschnittsstärke: 0.010753757289463425
UNet Conv Gewicht Durchschnittsmagnitude: 5.9177157902332835
UNet Conv Gewicht Durchschnittsstärke: 0.0051653985959496315
Text Encoder (1) Gewicht Durchschnittsmagnitude: 3.8127760281067853
Text Encoder (1) Gewicht Durchschnittsstärke: 0.012772330040804636
Text Encoder (2) Gewicht Durchschnittsmagnitude: 3.764581932297466
Text Encoder (2) Gewicht Durchschnittsstärke: 0.009682294095990565
----------------------------
Model: FF.79.venusxl_v11.lora.safetensors
UNet Gewicht Durchschnittsmagnitude: 4.0781163529498725
UNet Gewicht Durchschnittsstärke: 0.01056802143213069
UNet Conv Gewicht Durchschnittsmagnitude: 5.725042873950945
UNet Conv Gewicht Durchschnittsstärke: 0.004766753768581111
Text Encoder (1) Gewicht Durchschnittsmagnitude: 3.8819661703272876
Text Encoder (1) Gewicht Durchschnittsstärke: 0.01297504551077796
Text Encoder (2) Gewicht Durchschnittsmagnitude: 3.8989897630581978
Text Encoder (2) Gewicht Durchschnittsstärke: 0.00999233670699671
----------------------------
Model: FF.80.unsafexl_v20.lora.safetensors
UNet Gewicht Durchschnittsmagnitude: 4.433128703574937
UNet Gewicht Durchschnittsstärke: 0.01126235056722307
UNet Conv Gewicht Durchschnittsmagnitude: 5.6776551531768105
UNet Conv Gewicht Durchschnittsstärke: 0.004711627911345002
Text Encoder (1) Gewicht Durchschnittsmagnitude: 3.9928442365475028
Text Encoder (1) Gewicht Durchschnittsstärke: 0.013100078304973888
Text Encoder (2) Gewicht Durchschnittsmagnitude: 3.945462724939238
Text Encoder (2) Gewicht Durchschnittsstärke: 0.010062376848996262
----------------------------
Model: FF.81.sdxlYamersRealism_version2.lora.safetensors
UNet Gewicht Durchschnittsmagnitude: 4.229406260655774
UNet Gewicht Durchschnittsstärke: 0.01076863108078825
UNet Conv Gewicht Durchschnittsmagnitude: 5.653783535189452
UNet Conv Gewicht Durchschnittsstärke: 0.004649401315378378
Text Encoder (1) Gewicht Durchschnittsmagnitude: 3.958945306529754
Text Encoder (1) Gewicht Durchschnittsstärke: 0.013064685133728026
Text Encoder (2) Gewicht Durchschnittsmagnitude: 3.9970537933453656
Text Encoder (2) Gewicht Durchschnittsstärke: 0.01012922219208529
----------------------------
Model: FF.82.sdxlUnstableDiffusers_v6StabilityEater.lora.safetensors
UNet Gewicht Durchschnittsmagnitude: 4.387654105095919
UNet Gewicht Durchschnittsstärke: 0.010840575656477952
UNet Conv Gewicht Durchschnittsmagnitude: 5.859291158408854
UNet Conv Gewicht Durchschnittsstärke: 0.004964447160293478
Text Encoder (1) Gewicht Durchschnittsmagnitude: 3.8646596391683863
Text Encoder (1) Gewicht Durchschnittsstärke: 0.012911755181541458
Text Encoder (2) Gewicht Durchschnittsmagnitude: 3.840901404987889
Text Encoder (2) Gewicht Durchschnittsstärke: 0.009815472265736007
----------------------------
Model: FF.83.sdxlNuclearGeneralPurposeSemi_v10.lora.safetensors
UNet Gewicht Durchschnittsmagnitude: 4.329690552630377
UNet Gewicht Durchschnittsstärke: 0.01081156604611163
UNet Conv Gewicht Durchschnittsmagnitude: 5.754435529197304
UNet Conv Gewicht Durchschnittsstärke: 0.004791491470688117
Text Encoder (1) Gewicht Durchschnittsmagnitude: 3.908995280978119
Text Encoder (1) Gewicht Durchschnittsstärke: 0.012984716052686607
Text Encoder (2) Gewicht Durchschnittsmagnitude: 3.8730233638208733
Text Encoder (2) Gewicht Durchschnittsstärke: 0.009816295838443996
----------------------------
Model: FF.84.sdvn6Realxl_detailface.lora.safetensors
UNet Gewicht Durchschnittsmagnitude: 3.9204966894076203
UNet Gewicht Durchschnittsstärke: 0.010152018695796424
UNet Conv Gewicht Durchschnittsmagnitude: 5.609827023476847
UNet Conv Gewicht Durchschnittsstärke: 0.004578104347668462
Text Encoder: Nicht gefunden
----------------------------
Model: FF.85.samaritan3dCartoon_v40SDXL.lora.safetensors
UNet Gewicht Durchschnittsmagnitude: 4.1930053871423265
UNet Gewicht Durchschnittsstärke: 0.010823639858269587
UNet Conv Gewicht Durchschnittsmagnitude: 6.242507300692357
UNet Conv Gewicht Durchschnittsstärke: 0.006012499761466946
Text Encoder (1) Gewicht Durchschnittsmagnitude: 3.807746602732888
Text Encoder (1) Gewicht Durchschnittsstärke: 0.012745779610859834
Text Encoder (2) Gewicht Durchschnittsmagnitude: 3.729743715233202
Text Encoder (2) Gewicht Durchschnittsstärke: 0.009551327927254742
----------------------------
Model: FF.86.realvisxlV10_v10VAE.lora.safetensors
UNet Gewicht Durchschnittsmagnitude: 4.035726046516959
UNet Gewicht Durchschnittsstärke: 0.01043685083171328
UNet Conv Gewicht Durchschnittsmagnitude: 5.780022388037139
UNet Conv Gewicht Durchschnittsstärke: 0.0049551385295671935
Text Encoder (1) Gewicht Durchschnittsmagnitude: 3.862534960968426
Text Encoder (1) Gewicht Durchschnittsstärke: 0.01291815120168007
Text Encoder (2) Gewicht Durchschnittsmagnitude: 3.8792245692334855
Text Encoder (2) Gewicht Durchschnittsstärke: 0.010027987691388776
----------------------------
Model: FF.87.RealitiesEdgeXLANIME_20.lora.safetensors
UNet Gewicht Durchschnittsmagnitude: 4.322741449452443
UNet Gewicht Durchschnittsstärke: 0.011017050541178184
UNet Conv Gewicht Durchschnittsmagnitude: 5.957632120776351
UNet Conv Gewicht Durchschnittsstärke: 0.005321540223768453
Text Encoder (1) Gewicht Durchschnittsmagnitude: 3.9027693617053862
Text Encoder (1) Gewicht Durchschnittsstärke: 0.013066310297084008
Text Encoder (2) Gewicht Durchschnittsmagnitude: 3.941240896860996
Text Encoder (2) Gewicht Durchschnittsstärke: 0.010187814902599733
----------------------------
Model: FF.88.RealitiesEdgeXL_30.lora.safetensors
UNet Gewicht Durchschnittsmagnitude: 4.527436449035657
UNet Gewicht Durchschnittsstärke: 0.011438576163998578
UNet Conv Gewicht Durchschnittsmagnitude: 6.042128532601058
UNet Conv Gewicht Durchschnittsstärke: 0.0053643976503331536
Text Encoder (1) Gewicht Durchschnittsmagnitude: 3.96435868300754
Text Encoder (1) Gewicht Durchschnittsstärke: 0.013183793628117942
Text Encoder (2) Gewicht Durchschnittsmagnitude: 4.03501811478197
Text Encoder (2) Gewicht Durchschnittsstärke: 0.01033219734045475
----------------------------
Model: FF.89.realisticStockPhoto_v10.lora.safetensors
UNet Gewicht Durchschnittsmagnitude: 4.178010046544553
UNet Gewicht Durchschnittsstärke: 0.01060077238986419
UNet Conv Gewicht Durchschnittsmagnitude: 5.832883513120958
UNet Conv Gewicht Durchschnittsstärke: 0.005094057992644391
Text Encoder (1) Gewicht Durchschnittsmagnitude: 3.838598740372775
Text Encoder (1) Gewicht Durchschnittsstärke: 0.012775584451815206
Text Encoder (2) Gewicht Durchschnittsmagnitude: 3.8534473782218375
Text Encoder (2) Gewicht Durchschnittsstärke: 0.009703626948148766
----------------------------
Model: FF.90.realisticFreedomSFW_alpha.lora.safetensors
UNet Gewicht Durchschnittsmagnitude: 4.570225351823505
UNet Gewicht Durchschnittsstärke: 0.011338880456799554
UNet Conv Gewicht Durchschnittsmagnitude: 6.107921122775599
UNet Conv Gewicht Durchschnittsstärke: 0.005313926393612039
Text Encoder (1) Gewicht Durchschnittsmagnitude: 3.9145800451769137
Text Encoder (1) Gewicht Durchschnittsstärke: 0.012987243885510853
Text Encoder (2) Gewicht Durchschnittsmagnitude: 3.9456476675702756
Text Encoder (2) Gewicht Durchschnittsstärke: 0.010086475486504298
----------------------------
Model: FF.91.realcartoonXL_v2.lora.safetensors
UNet Gewicht Durchschnittsmagnitude: 4.264556294830096
UNet Gewicht Durchschnittsstärke: 0.010837268212782766
UNet Conv Gewicht Durchschnittsmagnitude: 5.775273580445967
UNet Conv Gewicht Durchschnittsstärke: 0.004823115907624419
Text Encoder (1) Gewicht Durchschnittsmagnitude: 3.868685000881062
Text Encoder (1) Gewicht Durchschnittsstärke: 0.012967535154814412
Text Encoder (2) Gewicht Durchschnittsmagnitude: 3.8942008722126786
Text Encoder (2) Gewicht Durchschnittsstärke: 0.009956078788817995
----------------------------
Model: FF.92.pyrosSDModelsBlowjob_v0122022steps.lora.safetensors
UNet Gewicht Durchschnittsmagnitude: 4.29299465986103
UNet Gewicht Durchschnittsstärke: 0.011065152509191439
UNet Conv Gewicht Durchschnittsmagnitude: 6.148179389228268
UNet Conv Gewicht Durchschnittsstärke: 0.005785365500822891
Text Encoder: Nicht gefunden
----------------------------
Model: FF.93.pyrosNSFWSDXL_v013e6.lora.safetensors
UNet Gewicht Durchschnittsmagnitude: 4.462978487594761
UNet Gewicht Durchschnittsstärke: 0.011458003048327881
UNet Conv Gewicht Durchschnittsmagnitude: 6.365678967519903
UNet Conv Gewicht Durchschnittsstärke: 0.006252718402740558
Text Encoder: Nicht gefunden
----------------------------
Model: FF.94.nightvisionXLPhotorealisticPortrait_v0743ReleaseBakedvae.lora.safetensors
UNet Gewicht Durchschnittsmagnitude: 4.30821859959078
UNet Gewicht Durchschnittsstärke: 0.01092674471500856
UNet Conv Gewicht Durchschnittsmagnitude: 5.760595716272804
UNet Conv Gewicht Durchschnittsstärke: 0.0047913433799900915
Text Encoder (1) Gewicht Durchschnittsmagnitude: 4.082814836813033
Text Encoder (1) Gewicht Durchschnittsstärke: 0.013277437149876429
Text Encoder (2) Gewicht Durchschnittsmagnitude: 4.269554751742187
Text Encoder (2) Gewicht Durchschnittsstärke: 0.0104525629385582
----------------------------
Model: FF.95.newone_v10.lora.safetensors
UNet Gewicht Durchschnittsmagnitude: 3.9863974933790827
UNet Gewicht Durchschnittsstärke: 0.010221166935769414
UNet Conv Gewicht Durchschnittsmagnitude: 5.591587011383119
UNet Conv Gewicht Durchschnittsstärke: 0.004544408523927106
Text Encoder (1) Gewicht Durchschnittsmagnitude: 3.826913276992613
Text Encoder (1) Gewicht Durchschnittsstärke: 0.012515731668562081
Text Encoder (2) Gewicht Durchschnittsmagnitude: 3.7789877235680827
Text Encoder (2) Gewicht Durchschnittsstärke: 0.008847150427050579
----------------------------
Model: FF.96.MOHAWK_v10BETA.lora.safetensors
UNet Gewicht Durchschnittsmagnitude: 4.13427196290026
UNet Gewicht Durchschnittsstärke: 0.010604709463386349
UNet Conv Gewicht Durchschnittsmagnitude: 5.906059771550209
UNet Conv Gewicht Durchschnittsstärke: 0.005266774851315859
Text Encoder (1) Gewicht Durchschnittsmagnitude: 3.8816106810049615
Text Encoder (1) Gewicht Durchschnittsstärke: 0.013007851116722372
Text Encoder (2) Gewicht Durchschnittsmagnitude: 3.795246249757246
Text Encoder (2) Gewicht Durchschnittsstärke: 0.009741588405668723
----------------------------
Model: FF.97.juggernautXL_version4.lora.safetensors
UNet Gewicht Durchschnittsmagnitude: 4.351658373013424
UNet Gewicht Durchschnittsstärke: 0.01097575598820061
UNet Conv Gewicht Durchschnittsmagnitude: 5.7254163997882515
UNet Conv Gewicht Durchschnittsstärke: 0.0048427100518286656
Text Encoder (1) Gewicht Durchschnittsmagnitude: 3.98009165065858
Text Encoder (1) Gewicht Durchschnittsstärke: 0.013189073899460014
Text Encoder (2) Gewicht Durchschnittsmagnitude: 4.452439746998783
Text Encoder (2) Gewicht Durchschnittsstärke: 0.010877184808674183
----------------------------
Model: FF.98.sdxlYamersRealism_version2.lora.safetensors
UNet Gewicht Durchschnittsmagnitude: 4.229406260655774
UNet Gewicht Durchschnittsstärke: 0.01076863108078825
UNet Conv Gewicht Durchschnittsmagnitude: 5.653783535189452
UNet Conv Gewicht Durchschnittsstärke: 0.004649401315378378
Text Encoder (1) Gewicht Durchschnittsmagnitude: 3.958945306529754
Text Encoder (1) Gewicht Durchschnittsstärke: 0.013064685133728026
Text Encoder (2) Gewicht Durchschnittsmagnitude: 3.9970537933453656
Text Encoder (2) Gewicht Durchschnittsstärke: 0.01012922219208529
----------------------------

📦 Basismodelle

Die folgenden Modelle dienten als Grundlage für unsere Extraktionen:

🌟 Empfohlene Modelle für Inferenz

Für alle, die auf der Suche nach idealen Modellen für ihre Inferenzaufgaben sind, empfehlen wir besonders:

FFusionXL-BASE - Unser Signatur-Basismodell, sorgfältig mit lizenzierten Bildern trainiert.
FFXL400 Kombiniertes LoRA-Modell 🚀 - Eine galaktische Mischung aus Leistung und Präzision in der Welt der LoRA-Modelle.

Seien Sie versichert, unsere LoRAs behalten auch bei Gewicht 1.0 die Kompatibilität mit den meisten aktuellen SDXL-Modellen bei.

🔍 Extraktionsdetails

Varianten: Jedes Basismodell wurde in 4-5 unterschiedliche Varianten extrahiert.
Extraktionstiefe: Die hier hochgeladenen Modelle enthalten ungefähr 70% der extrahierten Daten. Diese Extraktionen ergeben eine Datensatzgröße von rund 400 GB.
Präzision: Wir experimentierten mit float32 und float64 für optimale Extraktionsergebnisse.
Messung der Unterschiede: Singulärwertzerlegung (SVD) wurde verwendet, um Unterschiede zwischen dem Original- und den angepassten Modellen zu messen. Ein Schwellenwert von 1e-3 wurde gewöhnlich verwendet, wobei auch 1e-5 und 1e-2 getestet wurden.
Demonstrationsparameter: Für unsere Demonstration verwendeten wir "conv_dim": 256 und "conv_alpha": 256.

⚙️ Technische Hinweise

Die meisten SDXL-Modelle in dieser Sammlung sind nicht traditionell "trainiert". Stattdessen werden sie aus früheren SDXL 0.9 Versionen zusammengeführt oder mit anderen Methoden unter Verwendung von Comfy UI erstellt.
Ein wichtiger Hinweis für Nutzer: Alle mit Comfy gespeicherten Modelle fügen einen zusätzlichen Schlüssel text_model.encoder.text_model.embeddings.position_ids hinzu. Wir haben notwendige Anpassungen vorgenommen, um Kompatibilität mit den aktuellen Skripten von Kohoya sicherzustellen.

📈 Anwendungsfälle

Diese extrahierten Modelle sind für Forschung und Tests gedacht. Besonders geeignet sind sie für:

Untersuchung des Potenzials zur Verschmelzung mehrerer LoRAs.
Gewichtungsexperimente mit 1-5 LoRAs gleichzeitig.
Erforschung der Unterschiede und Ähnlichkeiten zwischen LoRAs, die aus verschiedenen Basismodellen extrahiert wurden.

FFusion LoRA extrahierte Modelle - Bedienungsanleitung 🧠

Willkommen zum technischen Leitfaden für die Verwendung der FFusion LoRA extrahierten Modelle. Dieses Dokument führt Sie durch die Schritte, um LoRA-Parameter zu verschmelzen, Checkpoints zu laden und Inferenz durchzuführen.

LoRA-Parameter verschmelzen 🔗

Um die LoRA-Parameter mit den Originalparametern des zugrundeliegenden Modells/der Modelle zu verschmelzen, was zu einer potenziellen Beschleunigung der Inferenz führt:

pipe.fuse_lora()

LoRA-Parameter entflechten ⛓️

Um die Wirkung von fuse_lora() rückgängig zu machen:

pipe.unfuse_lora()

Arbeiten mit unterschiedlichen LoRA-Skalen 🎚️

Um den Einfluss der LoRA-Parameter auf die Ausgaben zu steuern:

pipe.fuse_lora(lora_scale=0.5)

Arbeiten mit FFusion Modellen 🔍

So laden und verwenden Sie unsere FFusion-Modelle:

from diffusers import DiffusionPipeline
import torch

pipeline_id = "FFusion/FFusionXL-BASE"

pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(pipeline_id, torch_dtype=torch.float16)
pipe.enable_model_cpu_offload()

lora_model_id = "FFusion/400GB-LoraXL"
lora_filename = "FFai.0038.Realitycheckxl_Alpha11.lora.safetensors"
pipe.load_lora_weights(lora_model_id, weight_name=lora_filename)

prompt = "papercut sonic"
image = pipe(prompt=prompt, num_inference_steps=20, generator=torch.manual_seed(0)).images[0]
image

Inferenz ausführen 🖼️

Nach dem Laden des gewünschten Modells können Sie die Inferenz wie folgt durchführen:

generator = torch.manual_seed(0)
images_fusion = pipe(
    "masterpiece, best quality, mountain", output_type="np", generator=generator, num_inference_steps=25
).images

Bibliothek verfügbarer LoRA-Modelle 📚

Sie können eines der Modelle aus unserem Repository auf Hugging Face oder dem kommenden Repository auf CivitAI wählen. Hier ist eine Liste verfügbarer Modelle mit lora_model_id = "FFusion/400GB-LoraXL":

lora_filename = 
    - FFai.0001.4Guofeng4xl_V1125d.lora_Dim64.safetensors
    - FFai.0002.4Guofeng4xl_V1125d.lora_Dim8.safetensors
    - FFai.0003.4Guofeng4xl_V1125d.loraa.safetensors
    - FFai.0004.Ambiencesdxl_A1.lora.safetensors
    - FFai.0005.Ambiencesdxl_A1.lora_8.safetensors
    - FFai.0006.Angrasdxl10_V22.lora.safetensors
    - FFai.0007.Animaginexl_V10.lora.safetensors
    - FFai.0008.Animeartdiffusionxl_Alpha3.lora.safetensors
    - FFai.0009.Astreapixiexlanime_V16.lora.safetensors
    - FFai.0010.Bluepencilxl_V010.lora.safetensors
    - FFai.0011.Bluepencilxl_V021.lora.safetensors
    - FFai.0012.Breakdomainxl_V03d.lora.safetensors
    - FFai.0013.Canvasxl_Bfloat16v002.lora.safetensors
    - FFai.0014.Cherrypickerxl_V20.lora.safetensors
    - FFai.0015.Copaxtimelessxlsdxl1_V44.lora.safetensors
    - FFai.0016.Counterfeitxl-Ffusionai-Alpha-Vae.lora.safetensors
    - FFai.0017.Counterfeitxl_V10.lora.safetensors
    - FFai.0018.Crystalclearxl_Ccxl.lora.safetensors
    - FFai.0019.Deepbluexl_V006.lora.safetensors
    - FFai.0020.Dream-Ffusion-Shaper.lora.safetensors
    - FFai.0021.Dreamshaperxl10_Alpha2xl10.lora.safetensors
    - FFai.0022.Duchaitenaiartsdxl_V10.lora.safetensors
    - FFai.0023.Dynavisionxlallinonestylized_Beta0371bakedvae.lora.safetensors
    - FFai.0024.Dynavisionxlallinonestylized_Beta0411bakedvae.lora.safetensors
    - FFai.0025.Fantasticcharacters_V55.lora.safetensors
    - FFai.0026.Fenrisxl_V55.lora.safetensors
    - FFai.0027.Fudukimix_V10.lora.safetensors
    - FFai.0028.Infinianimexl_V16.lora.safetensors
    - FFai.0029.Juggernautxl_Version1.lora_1.safetensors
    - FFai.0030.Lahmysterioussdxl_V330.lora.safetensors
    - FFai.0031.Mbbxlultimate_V10rc.lora.safetensors
    - FFai.0032.Miamodelsfwnsfwsdxl_V30.lora.safetensors
    - FFai.0033.Morphxl_V10.lora.safetensors
    - FFai.0034.Nightvisionxlphotorealisticportrait_Beta0681bakedvae.lora_1.safetensors
    - FFai.0035.Osorubeshialphaxl_Z.lora.safetensors
    - FFai.0036.Physiogenxl_V04.lora.safetensors
    - FFai.0037.Protovisionxlhighfidelity3d_Beta0520bakedvae.lora.safetensors
    - FFai.0038.Realitycheckxl_Alpha11.lora.safetensors
    - FFai.0039.Realmixxl_V10.lora.safetensors
    - FFai.0040.Reproductionsdxl_V31.lora.safetensors
    - FFai.0041.Rundiffusionxl_Beta.lora.safetensors
    - FFai.0042.Samaritan3dcartoon_V40sdxl.lora.safetensors
    - FFai.0043.Sdvn6realxl_Detailface.lora.safetensors
    - FFai.0044.Sdvn7realartxl_Beta2.lora.safetensors
    - FFai.0045.Sdxl10arienmixxlasian_V10.lora.safetensors
    - FFai.0046.Sdxlbasensfwfaces_Sdxlnsfwfaces03.lora.safetensors
    - FFai.0047.Sdxlfaetastic_V10.lora.safetensors
    - FFai.0048.Sdxlfixedvaefp16remove_Basefxiedvaev2fp16.lora.safetensors
    - FFai.0049.Sdxlnijiv4_Sdxlnijiv4.lora.safetensors
    - FFai.0050.Sdxlronghua_V11.lora.safetensors
    - FFai.0051.Sdxlunstablediffusers_V5unchainedslayer.lora.safetensors
    - FFai.0052.Sdxlyamersanimeultra_Yamersanimev2.lora.safetensors
    - FFai.0053.Shikianimexl_V10.lora.safetensors
    - FFai.0054.Spectrumblendx_V10.lora.safetensors
    - FFai.0055.Stablediffusionxl_V30.lora.safetensors
    - FFai.0056.Talmendoxlsdxl_V11beta.lora.safetensors
    - FFai.0057.Wizard_V10.lora.safetensors
    - FFai.0058.Wyvernmix15xl_Xlv11.lora.safetensors
    - FFai.0059.Xl13asmodeussfwnsfw_V17bakedvae.lora.safetensors
    - FFai.0060.Xl3experimentalsd10xl_V10.lora.safetensors
    - FFai.0061.Xl6hephaistossd10xlsfw_V21bakedvaefp16fix.lora.safetensors
    - FFai.0062.Xlperfectdesign_V2ultimateartwork.lora.safetensors
    - FFai.0063.Xlyamersrealistic_V3.lora.safetensors
    - FFai.0064.Xxmix9realisticsdxl_Testv20.lora.safetensors
    - FFai.0065.Zavychromaxl_B2.lora.safetensors

📊 Überblick der Textencoder-Unterschiede

Basierend auf dem Extraktionsprozess beobachteten wir die folgenden Unterschiede im Textencoder über verschiedene Modelle hinweg:

bluePencilXL_v021 ✅ Textencoder verfügbar. Differenz bei 0,00140380859375
sdvn7Realartxl_beta2 ✅ Textencoder verfügbar. Differenz bei 0,00362396240234375
4Guofeng4XL_v1125D 🚫 Textencoder nicht verfügbar. Gleich wie SDXL 1.0 Basis
ambienceSDXL_a1 ✅ Textencoder verfügbar. Differenz bei 0,003082275390625
angraSDXL10_v22 ✅ Textencoder verfügbar. Differenz bei 0,001953125
animagineXL_v10 🚫 Textencoder nicht verfügbar. Gleich wie SDXL 1.0 Basis
animeArtDiffusionXL_alpha3 🚫 Textencoder nicht verfügbar. Gleich wie SDXL 1.0 Basis
astreapixieXLAnime_v16 ✅ Textencoder verfügbar. Differenz bei 0,0029296875
bluePencilXL_v010 ✅ Textencoder verfügbar. Differenz bei 0,00177001953125
breakdomainxl_v03d ✅ Textencoder verfügbar. Differenz bei 0,0013427734375
canvasxl_Bfloat16V002 ✅ Textencoder verfügbar. Differenz bei 0,00390625
cherryPickerXL_v20 ✅ Textencoder verfügbar. Differenz bei 0,0016450881958007812
copaxTimelessxlSDXL1_v44 🚫 Textencoder nicht verfügbar. Gleich wie SDXL 1.0 Basis
counterfeitxl_v10 ✅ Textencoder verfügbar. Differenz bei 0,001708984375
crystalClearXL_ccxl ✅ Textencoder verfügbar. Differenz bei 0,0012865066528320312
deepblueXL_v006 ✅ Textencoder verfügbar. Differenz bei 0,00200653076171875
dreamshaperXL10_alpha2Xl10 🚫 Textencoder nicht verfügbar. Gleich wie SDXL 1.0 Basis
duchaitenAiartSDXL_v10 🚫 Textencoder nicht verfügbar. Gleich wie SDXL 1.0 Basis
dynavisionXLAllInOneStylized_beta0371Bakedvae ✅ Textencoder verfügbar. Differenz bei 0,00321197509765625
dynavisionXLAllInOneStylized_beta0411Bakedvae ✅ Textencoder verfügbar. Differenz bei 0,0037841796875
envyoverdrivexl_v11 🚫 Textencoder nicht verfügbar. Gleich wie SDXL 1.0 Basis
envypoodaxl01_v10 ✅ Textencoder verfügbar. Differenz bei 0,0011358261108398438
fantasticCharacters_v55 ✅ Textencoder verfügbar. Differenz bei 0,00390625
fenrisxl_V55 ✅ Textencoder verfügbar. Differenz bei 0,0086822509765625
fudukiMix_v10 ✅ Textencoder verfügbar. Differenz bei 0,0011138916015625
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🎉 Anerkennungen & Danksagungen

Ein großes Dankeschön an die Community für ihre fortwährende Unterstützung und Feedback. Gemeinsam verschieben wir die Grenzen dessen, was mit maschinellem Lernen möglich ist!

Wir möchten auch die folgenden Projekte und Autoren anerkennen und würdigen:

ComfyUI: Wir haben Teile von ComfyUI für unsere Arbeit verwendet und angepasst.
kohya-ss/sd-scripts und bmaltais: Unsere Arbeit beinhaltet auch Modifikationen von kohya-ss/sd-scripts.
lora-inspector: Wir haben vom lora-inspector Projekt profitiert.
KohakuBlueleaf: Besonderer Dank an KohakuBlueleaf für wertvolle Beiträge.

HowMuch ???

Haben Sie sich schon mal gefragt, „Wie viel Platz habe ich auf *.ckpt und *.safetensors Checkpoints verschwendet?“ 🤔 Lernen Sie HowMuch kennen: Prüfen Sie die verschwendete Checkpoint-Größe seit... nun, jetzt!

😄 Genießen Sie dieses etwas unnötige, aber ein "Spaß-für-die-ganze-Familie" DiskSpaceAnalyzer-Tool. 😄

Überblick

HowMuch ist ein Python-Tool, das Ihre Laufwerke (oder ein bestimmtes Verzeichnis) scannt und den Gesamtspeicherplatz meldet, der von Dateien mit bestimmten Erweiterungen, hauptsächlich .ckpt und .safetensors, verwendet wird.

Es liefert:

Die Gesamtspeicherkapazität jedes gescannten Laufwerks oder Verzeichnisses.
Den von .ckpt und .safetensors Dateien belegten Platz.
Den verfügbaren freien Speicherplatz.
Ein übersichtliches Balkendiagramm zur Visualisierung der genannten Daten.

Installation

GitHub

Von PyPI

Sie können HowMuch einfach über pip installieren:

pip install howmuch

Vom Quellcode

Clone das Repository:

git clone https://github.com/1e-2/HowMuch.git

Navigieren Sie ins Verzeichnis und installieren Sie:
```
cd HowMuch
pip install .
```

Nutzung

Führen Sie das Tool ohne Argumente aus, um alle Laufwerke zu scannen:

howmuch

Oder geben Sie ein bestimmtes Verzeichnis oder Laufwerk zum Scannen an:

howmuch --scan C:

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Hallo! Ich bin Anna Müller und kuratiere seit über zehn Jahren digitale Fotogalerien. Mein geschultes Auge für Farbe und Komposition bringt jede KI-Kreation zum Strahlen.

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