LoRA XLモデル - CivitAIリポジトリ 🌠

Hugging FaceとCivitAIにあるFFusion LoRA抽出モデルリポジトリへようこそ！ここでは、Low-Rank Adaptation（LoRA）技術を用いて抽出されたモデル群を、研究やさらなる探究のために提供しています。

🌌 FFusionの🧪 厳選されたLoRA抽出の宇宙

私たちのLoRA群は様々なモデルから慎重に抽出されており、スタイルを自由に組み合わせて唯一無二の芸術的融合を実現可能です。これらの抽出LoRAは単なるコピーではなく、オリジナルモデルの本質を捉え、『～風のスタイル』や『～に影響された』創造的な要素を加えています。

🧫 研究重視のLoRA群

すべてのFFusionAI抽出LoRAは研究目的専用であり、商用利用のライセンスはありません。AIによる芸術創造の分野の発展のため、責任を持ち倫理的な利用を推奨します。

⚠️ ライセンス＆利用上の注意

モデル使用前にライセンス契約を必ずご確認ください。

適切なライセンスと許諾は以下に記載されています:
https://huggingface.co/FFusion/
https://huggingface.co/FFusion/FFXL400/blob/main/LICENSE.md

"モデル重み: 使用しているモデル／LoRAの重みは現状のまま提供されています。 FFusion AIおよびSource Code Bulgariaは商用利用権を付与しません。これらの重みはテストおよび実験目的に限定されます。\n\nLoRAの起源:\n\n提供されているLoRAと重みはSDXLモデル（チェックポイント）から抽出されたものです。\n\n元のチェックポイント作成者によるすべてのライセンス、条件は尊重・遵守ください。"

🔴 本リポジトリのモデル及び重みは研究およびテスト専用であり、個別LoRAにより例外がありますが、基本的に商用利用は意図されていません。

🔵 商用利用例外: FFusionXL-BASE、FFusion-BaSE、di.FFUSION.ai-v2.1-768-BaSE-alpha、およびdi.ffusion.ai.Beta512はFFusion AIがライセンス取得済み画像で訓練したモデルです。主にこれらのモデルをご利用いただくことを推奨し、商用利用可能です。

🔴 免責事項: FFusion AI、Source Code Bulgaria Ltd、BlackswanTechnologiesは、各LoRAの重みによる生成物の内容を保証・支持しません。不適切内容（NSFWや攻撃的内容等）が生成される可能性があります。これら結果や内容に関して一切の責任を負いません。

🔴 承認: FFusionXL-BASEモデルはFFusion AI独自開発版であり、関連する権利はFFusion AIおよびSource Code Bulgaria Ltdに属します。Stability AI Ltdの条件も遵守してください。

拡張されたLoRA柔軟性

• ダイナミックレンジ: LoRAの設定範囲は0.2（微妙な調整）から2.2（強烈な変換）まで可能で、標準範囲を超える広域をカバーし、正確なビジュアル調整が可能です。

比類なきカスタマイズ

一般的なモデルの狭いLoRA強度範囲制限に対し、FFusionAIは圧倒的な自由度を提供。0.2で繊細な効果、2.2で大胆な変換を実現し、ベースや目的に関係なく理想的なスタイル混合が可能です。

🌟 FF100+推奨強度設定 🌟

🎨 ビジュアル: 2.2まで上げて鮮やかで印象的なディテールを。

🔗 LoRA融合: 0.3〜1.0を保ち、6つまでのFF LoRAモデルと安全に融合。

📚 テスト用の主要ベースモデル:

• Hugging Face: FFusionXL-BASE

• CivitAI: FFusionXL-BASE

📢 更新: 2023年10月22日 📆

🌟 LoRAバッチ FF.100～FF.176を近日公開予定！

📈 最適化されたサイズ: 約200～400MB（元のモデル及び重みに依存）
🏷️ 新命名規則: Hugging Face上で推論とテストを高速化。

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)

CivitAIの命名規則は引き続き同様です。
DiffusersでのCivitAIからのロード方法

TODO: 🔄 CivitAIリポジトリ同期: FF98まで最新

最新FF60～FF98

モデル: sdxlYamersRealism_version2 - 状態: テキストエンコーダは異なる。 0.0048828125
モデル: animeChangefulXL_v10ReleasedCandidate - 状態: テキストエンコーダは異なる。 0.00390625
モデル: brixlAMustInYour_v20Banu - 状態: テキストエンコーダは異なる。 0.001434326171875
モデル: cinemaxAlphaSDXLCinema_alpha1 - 状態: テキストエンコーダは異なる。 0.00311279296875
モデル: copaxTimelessxlSDXL1_v5 - 状態: テキストエンコーダは同じ。
モデル: dreamshaperXL10_alpha2Xl10 - 状態: テキストエンコーダは同じ。
モデル: endjourneyXL_v11 - 状態: テキストエンコーダは異なる。 0.0029296875
モデル: explicitFreedomNSFW_beta - 状態: テキストエンコーダは異なる。 0.001220703125
モデル: FinalAnimeCG_mk2a2 - 状態: テキストエンコーダは異なる。 0.00390625
モデル: formulaxlXLComfyui_v20Pruned - 状態: テキストエンコーダは異なる。 0.002643585205078125
モデル: furtasticxl_BetaEPOCHS3 - 状態: テキストエンコーダは異なる。 0.013824462890625
モデル: galaxytimemachinesGTM_xlplusV10 - 状態: テキストエンコーダは異なる。 0.0012865066528320312
モデル: hassakuSfwNsfwAlphav_alphaV02 - 状態: テキストエンコーダは異なる。 0.00390625
モデル: juggernautXL_version4 - 状態: テキストエンコーダは異なる。 0.0019378662109375
モデル: MOHAWK_v10BETA - 状態: テキストエンコーダは異なる。 0.00103759765625
モデル: newone_v10 - 状態: テキストエンコーダは異なる。 0.001190185546875
モデル: nightvisionXLPhotorealisticPortrait_v0743ReleaseBakedvae - 状態: テキストエンコーダは異なる。 0.009429931640625
モデル: pyrosNSFWSDXL_v013e6 - 状態: テキストエンコーダは同じ。
モデル: pyrosSDModelsBlowjob_v0122022steps - 状態: テキストエンコーダは同じ。
モデル: realisticFreedomSFW_alpha - 状態: テキストエンコーダは異なる。 0.0011749267578125
モデル: realisticStockPhoto_v10 - 状態: テキストエンコーダは異なる。 0.0011444091796875
モデル: RealitiesEdgeXLANIME_20 - 状態: テキストエンコーダは異なる。 0.0018310546875
モデル: RealitiesEdgeXL_30 - 状態: テキストエンコーダは異なる。 0.004150390625
モデル: realvisxlV10_v10VAE - 状態: テキストエンコーダは異なる。 0.0029296875
モデル: samaritan3dCartoon_v40SDXL - 状態: テキストエンコーダは異なる。 0.00390625
モデル: sdvn6Realxl_detailface - 状態: テキストエンコーダは同じ。
モデル: sdxlNuclearGeneralPurposeSemi_v10 - 状態: テキストエンコーダは異なる。 0.003021240234375
モデル: sdxlUnstableDiffusers_v6StabilityEater - 状態: テキストエンコーダは異なる。 0.0029296875
モデル: sdxlYamersRealism_version2 - 状態: テキストエンコーダは異なる。 0.0048828125
モデル: unsafexl_v20 - 状態: テキストエンコーダは異なる。 0.068359375
モデル: venusxl_v11 - 状態: テキストエンコーダは異なる。 0.0013863444328308105
モデル: xlYamersCartoonArcadia_v1 - 状態: テキストエンコーダは異なる。 0.0029296875
モデル: FFusionXL-BASE-v1 - 状態: テキストエンコーダは異なる。 0.032245635986328125
モデル: FFXL-400-v2 - 状態: テキストエンコーダは異なる。 0.023212432861328125
モデル: FFXL400-LoRA-XL-FFusion-v1 - 状態: テキストエンコーダは異なる。 0.020404815673828125
モデル: FFXXL-400-v2 - 状態: テキストエンコーダは異なる。 0.00948333740234375
モデル: realcartoonXL_v2 - 状態: テキストエンコーダは異なる。 0.0015802383422851562

モデル: sdxlYamersRealism_version2.FFai.lora64.safetensors
UNet 重み平均大きさ: 4.154722048359913
UNet 重み平均強度: 0.010771295011342323
UNet Conv 重み平均大きさ: 4.015763928139778
UNet Conv 重み平均強度: 0.004715556773610134
テキストエンコーダ (1) 重み平均大きさ: 3.958945306529754
テキストエンコーダ (1) 強度平均: 0.013064685133728026
テキストエンコーダ (2) 重み平均大きさ: 3.9970537933453656
テキストエンコーダ (2) 強度平均: 0.01012922219208529
----------------------------
モデル: FF.66.hassakuSfwNsfwAlphav_alphaV02.lora.safetensors
UNet 重み平均大きさ: 4.6113617624162275
UNet 重み平均強度: 0.011981260592954776
UNet Conv 重み平均大きさ: 6.686307668617343
UNet Conv 重み平均強度: 0.006950538604713883
テキストエンコーダ (1) 重み平均大きさ: 3.807746602732888
テキストエンコーダ (1) 強度平均: 0.012745779610859834
テキストエンコーダ (2) 重み平均大きさ: 3.729743715233202
テキストエンコーダ (2) 強度平均: 0.009551327927254742
----------------------------
モデル: FF.67.galaxytimemachinesGTM_xlplusV10.lora.safetensors
UNet 重み平均大きさ: 5.2081857497500135
UNet 重み平均強度: 0.012861152998866098
UNet Conv 重み平均大きさ: 6.477215331015863
UNet Conv 重み平均強度: 0.005731545812523109
テキストエンコーダ (1) 重み平均大きさ: 3.865321475649114
テキストエンコーダ (1) 強度平均: 0.012968309181164591
テキストエンコーダ (2) 重み平均大きさ: 3.791585137796209
テキストエンコーダ (2) 強度平均: 0.009739622211064131
----------------------------
モデル: FF.68.furtasticxl_BetaEPOCHS3.lora.safetensors
UNet 重み平均大きさ: 4.82028448554389
UNet 重み平均強度: 0.012252009690673311
UNet Conv 重み平均大きさ: 6.774379998733585
UNet Conv 重み平均強度: 0.007177153983462227
テキストエンコーダ (1) 重み平均大きさ: 4.20241893596518
テキストエンコーダ (1) 強度平均: 0.01346020465857439
テキストエンコーダ (2) 重み平均大きさ: 4.260738640446866
テキストエンコーダ (2) 強度平均: 0.010471828656006711
----------------------------
モデル: FF.69.formulaxlXLComfyui_v20Pruned.lora.safetensors
UNet 重み平均大きさ: 4.194797467480407
UNet 重み平均強度: 0.010794051441520451
UNet Conv 重み平均大きさ: 5.658129971781666
UNet Conv 重み平均強度: 0.004699672960547711
テキストエンコーダ (1) 重み平均大きさ: 3.9974802957054556
テキストエンコーダ (1) 強度平均: 0.013097433444426298
テキストエンコーダ (2) 重み平均大きさ: 4.090353610501367
テキストエンコーダ (2) 強度平均: 0.010226978548569817
----------------------------

📦 ベースモデル

以下のモデルが抽出の基盤となっています:

• stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0

• stabilityai/stable-diffusion-xl-base-0.9

• FFusion/FFusionXL-BASE

🌟 推奨推論モデル

推論タスクに最適なモデルとして特に推奨します:

• FFusionXL-BASE - ライセンス取得済み画像で丁寧に訓練されたシグネチャーベースモデル。

• FFXL400 統合LoRAモデル 🚀 - LoRAモデル界の強力かつ精密な銀河融合。

これらのLoRAは1.0の重み設定でも多くの既存SDXLモデルと互換性を保ちます。

🔍 抽出詳細

• バリアント: 各ベースモデルは4〜5の異なるバリエーションに抽出されています。

• 抽出深度: ここでアップロードされているモデルは約70％の抽出データを含み、約400GBのデータセットサイズとなっています。

• 精度: 最適抽出結果のためにfloat32とfloat64の両方を試みました。

• 差分測定: 元モデルと調整モデルの違いは特異値分解（SVD）で評価されます。通常の閾値は1e-3ですが、場合により1e-5や1e-2も試用。

• デモパラメータ: 実演では"conv_dim": 256および"conv_alpha": 256を使用しました。

⚙️ 技術ノート

• 多くのSDXLモデルは伝統的な「訓練」ではなく、以前のSDXL 0.9版のマージやComfy UIを利用した別手法で作られています。

• すべてComfyで保存されたモデルには追加のキーtext_model.encoder.text_model.embeddings.position_idsが存在し、Kohoyaの最新スクリプトとの互換性を保つため調整を行っています。

📈 利用ケース

これら抽出モデルは研究・テスト用で、以下に有用です:

• 複数LoRAの融合可能性調査。

• 1-5 LoRA同時重み付け実験。

• 異なるベースモデルから抽出したLoRA間の違い・類似性調査。

FFusion LoRA抽出モデルの使い方ガイド 🧠

FFusion LoRA抽出モデルの使用手順を説明し、LoRAパラメータの融合、チェックポイント読み込み、推論実行法を解説します。

LoRAパラメータ融合 🔗

基盤モデルの元パラメータとLoRAパラメータを融合させ、推論遅延を短縮します:

pipe.fuse_lora()

LoRAパラメータ融合解除 ⛓️

fuse_lora()の影響を元に戻すには:

pipe.unfuse_lora()

異なるLoRAスケールの利用 🎚️

LoRAパラメータの影響度を制御します:

pipe.fuse_lora(lora_scale=0.5)

FFusionモデルの読み込みと利用 🔍

FFusionモデルの読み込みと使い方:

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

推論の実行 🖼️

必要なモデルを読み込んだ後、以下で推論を行えます:

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

利用可能なLoRAモデルライブラリ 📚

Hugging FaceやCivitAIのリポジトリから任意のモデルを選べます。利用可能なモデル一覧（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

📊 テキストエンコーダ差分概要

抽出工程に基づき、各モデルのテキストエンコーダ差異を調査しました:

• bluePencilXL_v021 ✅ テキストエンコーダ有り。差異は0.00140380859375

• sdvn7Realartxl_beta2 ✅ テキストエンコーダ有り。差異は0.00362396240234375

• 4Guofeng4XL_v1125D 🚫 テキストエンコーダ無し。SDXL 1.0ベースと同じです

• ambienceSDXL_a1 ✅ テキストエンコーダ有り。差異は0.003082275390625

• angraSDXL10_v22 ✅ テキストエンコーダ有り。差異は0.001953125

• animagineXL_v10 🚫 テキストエンコーダ無し。SDXL 1.0ベースと同じです

• animeArtDiffusionXL_alpha3 🚫 テキストエンコーダ無し。SDXL 1.0ベースと同じです

• astreapixieXLAnime_v16 ✅ テキストエンコーダ有り。差異は0.0029296875

• bluePencilXL_v010 ✅ テキストエンコーダ有り。差異は0.00177001953125

• breakdomainxl_v03d ✅ テキストエンコーダ有り。差異は0.0013427734375

• canvasxl_Bfloat16V002 ✅ テキストエンコーダ有り。差異は0.00390625

• cherryPickerXL_v20 ✅ テキストエンコーダ有り。差異は0.0016450881958007812

• copaxTimelessxlSDXL1_v44 🚫 テキストエンコーダ無し。SDXL 1.0ベースと同じです

• counterfeitxl_v10 ✅ テキストエンコーダ有り。差異は0.001708984375

• crystalClearXL_ccxl ✅ テキストエンコーダ有り。差異は0.0012865066528320312

• deepblueXL_v006 ✅ テキストエンコーダ有り。差異は0.00200653076171875

• dreamshaperXL10_alpha2Xl10 🚫 テキストエンコーダ無し。SDXL 1.0ベースと同じです

• duchaitenAiartSDXL_v10 🚫 テキストエンコーダ無し。SDXL 1.0ベースと同じです

• dynavisionXLAllInOneStylized_beta0371Bakedvae ✅ テキストエンコーダ有り。差異は0.00321197509765625

• dynavisionXLAllInOneStylized_beta0411Bakedvae ✅ テキストエンコーダ有り。差異は0.0037841796875

• envyoverdrivexl_v11 🚫 テキストエンコーダ無し。SDXL 1.0ベースと同じです

• envypoodaxl01_v10 ✅ テキストエンコーダ有り。差異は0.0011358261108398438

• fantasticCharacters_v55 ✅ テキストエンコーダ有り。差異は0.00390625

• fenrisxl_V55 ✅ テキストエンコーダ有り。差異は0.0086822509765625

• fudukiMix_v10 ✅ テキストエンコーダ有り。差異は0.0011138916015625

• infinianimexl_v16 ✅ テキストエンコーダ有り。差異は0.0048828125

• juggernautXL_version1 ✅ テキストエンコーダ有り。差異は0.001953125

• LahMysteriousSDXL_v330 🚫 テキストエンコーダ無し。SDXL 1.0ベースと同じです

• mbbxlUltimate_v10RC 🚫 テキストエンコーダ無し。SDXL 1.0ベースと同じです

• miamodelSFWNSFWSDXL_v30 ✅ テキストエンコーダ有り。差異は0.0047607421875

• morphxl_v10 ✅ テキストエンコーダ有り。差異は0.001861572265625

• nightvisionXLPhotorealisticPortrait_beta0681Bakedvae ✅ テキストエンコーダ有り。差異は0.013885498046875

• osorubeshiAlphaXL_z ✅ テキストエンコーダ有り。差異は0.005615234375

• physiogenXL_v04 ✅ テキストエンコーダ有り。差異は0.00390625

• protovisionXLHighFidelity3D_beta0520Bakedvae ✅ テキストエンコーダ有り。差異は0.007568359375

• realitycheckXL_alpha11 ✅ テキストエンコーダ有り。差異は0.0015010833740234375

• realmixXL_v10 ✅ テキストエンコーダ有り。差異は0.0023899078369140625

• reproductionSDXL_v31 ✅ テキストエンコーダ有り。差異は0.00146484375

• rundiffusionXL_beta ✅ テキストエンコーダ有り。差異は0.00196075439453125

• samaritan3dCartoon_v40SDXL ✅ テキストエンコーダ有り。差異は0.0009765625

• sdvn6Realxl_detailface 🚫 テキストエンコーダ無し。SDXL 1.0ベースと同じです

• sdxl10ArienmixxlAsian_v10 ✅ テキストエンコーダ有り。差異は0.00048828125

• sdxlbaseNsfwFaces_sdxlNsfwFaces03 ✅ テキストエンコーダ有り。差異は0.008056640625

• sdxlFaetastic_v10 ✅ テキストエンコーダ有り。差異は0.0029296875

• sdxlFixedvaeFp16Remove_baseFxiedVaeV2Fp16 🚫 テキストエンコーダ無し。SDXL 1.0ベースと同じです

• sdxlNijiV4_sdxlNijiV4 ✅ テキストエンコーダ有り。差異は0.0009765625

• SDXLRonghua_v11 ✅ テキストエンコーダ有り。差異は0.0009765625

• sdxlUnstableDiffusers_v5UnchainedSlayer ✅ テキストエンコーダ有り。差異は0.001251220703125

• sdxlYamersAnimeUltra_yamersAnimeV2 ✅ テキストエンコーダ有り。差異は0.000732421875

• sdXL_v10VAEFix 🚫 テキストエンコーダ無し。SDXL 1.0ベースと同じです

• shikianimexl_v10 ✅ テキストエンコーダ有り。差異は0.0009765625

• spectrumblendx_v10 ✅ テキストエンコーダ有り。差異は0.0013065338134765625

• stableDiffusionXL_v30 🚫 テキストエンコーダ無し。SDXL 1.0ベースと同じです

• talmendoxlSDXL_v11Beta 🚫 テキストエンコーダ無し。SDXL 1.0ベースと同じです

• wizard_v10 ✅ テキストエンコーダ有り。差異は0.000244140625

🎉 謝辞＆引用

コミュニティの継続的なサポートとフィードバックに深く感謝いたします。ともに機械学習の可能性を広げています！

以下のプロジェクトと作者にも感謝を表します:

• ComfyUI: ComfyUIの一部を使用・改変しました。

• kohya-ss/sd-scripts and bmaltais: kohya-ss/sd-scriptsから改良を受けています。

• lora-inspector: lora-inspectorプロジェクトに大きく助けられました。

• KohakuBlueleaf: 貴重な貢献に特別感謝。

どのくらい？？？

"*.ckpt"や"*.safetensors"チェックポイントでどれだけ容量を浪費しているか気になったことはありませんか？🤔 HowMuchがあれば、無駄なスペースが分かります！

😄 ちょっと不必要だけど"家族みんなで楽しめる"ディスク容量解析ツールをお楽しみください😄

概要

HowMuchは指定したドライブやディレクトリ内の特定拡張子ファイル（主に.ckptと.safetensors）の容量を調査するPythonツールです。

出力内容:

• スキャン対象の各ドライブやディレクトリの総容量。

• .ckptと.safetensorsファイルが占める容量。

• 空き容量。

• これらを視覚化したバーグラフ。

インストール

GitHub

PyPIから

pipで簡単にインストール可能:

pip install howmuch

ソースから

1. リポジトリをクローン:

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

2. ディレクトリ移動後インストール:

   cd HowMuch
   pip install .
   

使い方

引数なしで全ドライブスキャン:

howmuch

特定のディレクトリやドライブを指定:

howmuch --scan C:\

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