LoRA XLモデル - CivitAIリポジトリ 🌠

Hugging Face & CivitAIの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）技術を使って抽出されたモデル群を提供し、研究やさらなる探求のための豊富なデータセットを提供します。

🌌 FFusionの🧪キュレーションされたLoRA抽出の宇宙

当社のLoRA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、真にユニークで芸術的な融合を作成できます。これらの抽出LoRAは単なるコピーではなく、元モデルの本質を捉え、「～のスタイルで」や「～に影響を受けた」など、創造的な要素を加えています。

🧫 研究重点のLoRA

すべてのFFusionAI抽出LoRAは研究目的のみAI搭載アート制作分野の発展に寄与します。

⚠️ ライセンス＆使用上の注意

モデル利用前に必ず全文ライセンス契約を確認してください。

正しいライセンスと許可については以下で確認可能です:
https://huggingface.co/FFusion/
https://huggingface.co/FFusion/FFXL400/blob/main/LICENSE.md

"モデル重み: モデル/LoRAに使われる重みは"現状のまま"提供されます。FFusion AIおよびSource Code Bulgariaは商用利用の権利を許諾しません。これらの重みはテストおよび実験目的に限定されています。

LoRAの起源:

提供されるLoRA及び重みはSDXLモデル（チェックポイント）から抽出されました。

元のチェックポイント作成者が定めるすべてのライセンス、条件は尊重・遵守されなければなりません。"

🔴 このリポジトリ内のモデルと重みは、研究及びテスト目的のみに厳格に制限されており、例外を除き商用利用は想定されていません。個々のLoRAに従う必要があります。

🔵 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モデルは、FFusion AIがライセンス保持の画像を用いて訓練したものです。ユーザーは主にこれらのモデルを使用することでより安全な体験が得られます。これらのモデルは商用利用が許可されています。

🔴 注意事項: FFusion AIはSource Code Bulgaria LtdおよびBlackswanTechnologiesと連携し、各LoRAの重みで生成される内容について保証も支持もしません。NSFWや攻撃的な内容が生成される可能性があります。生成結果と内容については責任を拒否します。

🔴 謝辞: FFusionXL-BASEモデルはFFusion AI独自の開発バージョンで、権利はFFusion AIとSource Code Bulgaria Ltdに帰属します。Stability AI Ltdの条件も遵守してください。

LoRAの柔軟性向上

• 動的レンジ: 微妙なニュアンス（0.2）から強烈な変換（2.2）まで広範囲を誇るLoRA設定で画像の可能性を最大限に発揮。通常の制限を超え、正確な視覚効果の調整が可能です。

比類なきカスタマイズ性

従来のモデルが狭いLoRA強度範囲を制限するのに対し、FFusionAIは0.2から2.2までの広大な強度調整を提供。ベースモデルや望む成果に関わらず、完璧なスタイル融合が可能です。

🌟 FF100+推奨強度設定 🌟

🎨 ビジュアル: 鮮やかで印象的なディテールを求める場合は最大2.2まで強化。

🔗 LoRA融合: FF100以上のFF Lora最大6個との統合には0.3 - 1.0を維持し、安全な融合を実現。

📚 テスト用メインベースモデル:

• Hugging Face: FFusionXL-BASE

• CivitAI: FFusionXL-BASE

📢 更新: 2023/10/22 📆

🌟 まもなくFF.100～FF.176のLoRA新バッチをリリース予定！

📈 最適化済みサイズ: 約200～400MB（元モデルの訓練内容と重みにより異なる）
🏷️ 新命名規則: Hugging Faceでの推論およびテストを高速化。

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の命名形式は変わりません。
DiffusersでCivitAIから読み込む方法

Todo: 🔄 CivitAIリポジトリ同期：FF98まで最新化

最新FF60-FF98

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

Model: 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)重み平均強度: 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)重み平均強度: 0.01012922219208529
----------------------------
Model: 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)重み平均強度: 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)重み平均強度: 0.009551327927254742
----------------------------
Model: 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)重み平均強度: 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)重み平均強度: 0.009739622211064131
----------------------------
Model: 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)重み平均強度: 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)重み平均強度: 0.010471828656006711
----------------------------
Model: 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)重み平均強度: 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)重み平均強度: 0.010226978548569817
----------------------------
Model: FF.70.FinalAnimeCG_mk2a2.lora.safetensors
UNet重み平均大きさ: 5.832734982003316
UNet重み平均強度: 0.013620979564593433
UNet Conv重み平均大きさ: 6.588312134998715
UNet Conv重み平均強度: 0.006310420276329548
テキストエンコーダ(1)重み平均大きさ: 3.856879807170544
テキストエンコーダ(1)重み平均強度: 0.012947154068967848
テキストエンコーダ(2)重み平均大きさ: 3.7769155501438316
テキストエンコーダ(2)重み平均強度: 0.009654614341923677
----------------------------
Model: FF.71.explicitFreedomNSFW_beta.lora.safetensors
UNet重み平均大きさ: 4.501298830893416
UNet重み平均強度: 0.01109003259855744
UNet Conv重み平均大きさ: 6.204555848757276
UNet Conv重み平均強度: 0.005750268214362425
テキストエンコーダ(1)重み平均大きさ: 3.85944453350698
テキストエンコーダ(1)重み平均強度: 0.012919606802022875
テキストエンコーダ(2)重み平均大きさ: 3.9375385889629477
テキストエンコーダ(2)重み平均強度: 0.010088601556714144
----------------------------
Model: FF.72.endjourneyXL_v11.lora.safetensors
UNet重み平均大きさ: 4.202640614034873
UNet重み平均強度: 0.010788684869548844
UNet Conv重み平均大きさ: 5.80301284455635
UNet Conv重み平均強度: 0.005029451652697187
テキストエンコーダ(1)重み平均大きさ: 3.835258093635928
テキストエンコーダ(1)重み平均強度: 0.012878727225694529
テキストエンコーダ(2)重み平均大きさ: 3.7550355683040344
テキストエンコーダ(2)重み平均強度: 0.009627099200498888
----------------------------
Model: FF.73.dreamshaperXL10_alpha2Xl10.lora.safetensors
UNet重み平均大きさ: 3.859263254032285
UNet重み平均強度: 0.010177448403109668
UNet Conv重み平均大きさ: 0.0
UNet Conv重み平均強度: 0.0
テキストエンコーダ: 見つかりません
----------------------------
Model: FF.74.copaxTimelessxlSDXL1_v5.lora.safetensors
UNet重み平均大きさ: 4.006565464438231
UNet重み平均強度: 0.010389718183037322
UNet Conv重み平均大きさ: 5.738000089710234
UNet Conv重み平均強度: 0.0048703539869873365
テキストエンコーダ: 見つかりません
----------------------------
Model: FF.75.cinemaxAlphaSDXLCinema_alpha1.lora.safetensors
UNet重み平均大きさ: 4.466204403397648
UNet重み平均強度: 0.011222293042751443
UNet Conv重み平均大きさ: 5.684097723570108
UNet Conv重み平均強度: 0.004689726735887235
テキストエンコーダ(1)重み平均大きさ: 3.9233677697347935
テキストエンコーダ(1)重み平均強度: 0.013047985608868315
テキストエンコーダ(2)重み平均大きさ: 3.967672834668905
テキストエンコーダ(2)重み平均強度: 0.010161683571519127
----------------------------
Model: FF.76.brixlAMustInYour_v20Banu.lora.safetensors
UNet重み平均大きさ: 5.201652157233597
UNet重み平均強度: 0.012340885235722432
UNet Conv重み平均大きさ: 6.246570986909302
UNet Conv重み平均強度: 0.005628776318139394
テキストエンコーダ(1)重み平均大きさ: 3.7901131354041215
テキストエンコーダ(1)重み平均強度: 0.012251635754363702
テキストエンコーダ(2)重み平均大きさ: 3.9011343266469787
テキストエンコーダ(2)重み平均強度: 0.009675557128661683
----------------------------
Model: FF.77.animeChangefulXL_v10ReleasedCandidate.lora.safetensors
UNet重み平均大きさ: 4.8712592588918255
UNet重み平均強度: 0.011882757534620026
UNet Conv重み平均大きさ: 6.307265147238472
UNet Conv重み平均強度: 0.005707653219309981
テキストエンコーダ(1)重み平均大きさ: 3.806143895360976
テキストエンコーダ(1)重み平均強度: 0.012739821013629662
テキストエンコーダ(2)重み平均大きさ: 3.7378093050117975
テキストエンコーダ(2)重み平均強度: 0.009586058803350757
----------------------------
Model: FF.78.xlYamersCartoonArcadia_v1.lora.safetensors
UNet重み平均大きさ: 4.353353198959002
UNet重み平均強度: 0.010753757289463425
UNet Conv重み平均大きさ: 5.9177157902332835
UNet Conv重み平均強度: 0.0051653985959496315
テキストエンコーダ(1)重み平均大きさ: 3.8127760281067853
テキストエンコーダ(1)重み平均強度: 0.012772330040804636
テキストエンコーダ(2)重み平均大きさ: 3.764581932297466
テキストエンコーダ(2)重み平均強度: 0.009682294095990565
----------------------------
Model: FF.79.venusxl_v11.lora.safetensors
UNet重み平均大きさ: 4.0781163529498725
UNet重み平均強度: 0.01056802143213069
UNet Conv重み平均大きさ: 5.725042873950945
UNet Conv重み平均強度: 0.004766753768581111
テキストエンコーダ(1)重み平均大きさ: 3.8819661703272876
テキストエンコーダ(1)重み平均強度: 0.01297504551077796
テキストエンコーダ(2)重み平均大きさ: 3.8989897630581978
テキストエンコーダ(2)重み平均強度: 0.00999233670699671
----------------------------
Model: FF.80.unsafexl_v20.lora.safetensors
UNet重み平均大きさ: 4.433128703574937
UNet重み平均強度: 0.01126235056722307
UNet Conv重み平均大きさ: 5.6776551531768105
UNet Conv重み平均強度: 0.004711627911345002
テキストエンコーダ(1)重み平均大きさ: 3.9928442365475028
テキストエンコーダ(1)重み平均強度: 0.013100078304973888
テキストエンコーダ(2)重み平均大きさ: 3.945462724939238
テキストエンコーダ(2)重み平均強度: 0.010062376848996262
----------------------------
Model: FF.81.sdxlYamersRealism_version2.lora.safetensors
UNet重み平均大きさ: 4.229406260655774
UNet重み平均強度: 0.01076863108078825
UNet Conv重み平均大きさ: 5.653783535189452
UNet Conv重み平均強度: 0.004649401315378378
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)重み平均強度: 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)重み平均強度: 0.01012922219208529
----------------------------
Model: FF.82.sdxlUnstableDiffusers_v6StabilityEater.lora.safetensors
UNet重み平均大きさ: 4.387654105095919
UNet重み平均強度: 0.010840575656477952
UNet Conv重み平均大きさ: 5.859291158408854
UNet Conv重み平均強度: 0.004964447160293478
テキストエンコーダ(1)重み平均大きさ: 3.8646596391683863
テキストエンコーダ(1)重み平均強度: 0.012911755181541458
テキストエンコーダ(2)重み平均大きさ: 3.840901404987889
テキストエンコーダ(2)重み平均強度: 0.009815472265736007
----------------------------
Model: FF.83.sdxlNuclearGeneralPurposeSemi_v10.lora.safetensors
UNet重み平均大きさ: 4.329690552630377
UNet重み平均強度: 0.01081156604611163
UNet Conv重み平均大きさ: 5.754435529197304
UNet Conv重み平均強度: 0.004791491470688117
テキストエンコーダ(1)重み平均大きさ: 3.908995280978119
テキストエンコーダ(1)重み平均強度: 0.012984716052686607
テキストエンコーダ(2)重み平均大きさ: 3.8730233638208733
テキストエンコーダ(2)重み平均強度: 0.009816295838443996
----------------------------
Model: FF.84.sdvn6Realxl_detailface.lora.safetensors
UNet重み平均大きさ: 3.9204966894076203
UNet重み平均強度: 0.010152018695796424
UNet Conv重み平均大きさ: 5.609827023476847
UNet Conv重み平均強度: 0.004578104347668462
テキストエンコーダ: 見つかりません
----------------------------
Model: FF.85.samaritan3dCartoon_v40SDXL.lora.safetensors
UNet重み平均大きさ: 4.1930053871423265
UNet重み平均強度: 0.010823639858269587
UNet Conv重み平均大きさ: 6.242507300692357
UNet Conv重み平均強度: 0.006012499761466946
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)重み平均強度: 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)重み平均強度: 0.009551327927254742
----------------------------
Model: FF.86.realvisxlV10_v10VAE.lora.safetensors
UNet重み平均大きさ: 4.035726046516959
UNet重み平均強度: 0.01043685083171328
UNet Conv重み平均大きさ: 5.780022388037139
UNet Conv重み平均強度: 0.0049551385295671935
テキストエンコーダ(1)重み平均大きさ: 3.862534960968426
テキストエンコーダ(1)重み平均強度: 0.01291815120168007
テキストエンコーダ(2)重み平均大きさ: 3.8792245692334855
テキストエンコーダ(2)重み平均強度: 0.010027987691388776
----------------------------
Model: FF.87.RealitiesEdgeXLANIME_20.lora.safetensors
UNet重み平均大きさ: 4.322741449452443
UNet重み平均強度: 0.011017050541178184
UNet Conv重み平均大きさ: 5.957632120776351
UNet Conv重み平均強度: 0.005321540223768453
テキストエンコーダ(1)重み平均大きさ: 3.9027693617053862
テキストエンコーダ(1)重み平均強度: 0.013066310297084008
テキストエンコーダ(2)重み平均大きさ: 3.941240896860996
テキストエンコーダ(2)重み平均強度: 0.010187814902599733
----------------------------
Model: FF.88.RealitiesEdgeXL_30.lora.safetensors
UNet重み平均大きさ: 4.527436449035657
UNet重み平均強度: 0.011438576163998578
UNet Conv重み平均大きさ: 6.042128532601058
UNet Conv重み平均強度: 0.0053643976503331536
テキストエンコーダ(1)重み平均大きさ: 3.96435868300754
テキストエンコーダ(1)重み平均強度: 0.013183793628117942
テキストエンコーダ(2)重み平均大きさ: 4.03501811478197
テキストエンコーダ(2)重み平均強度: 0.01033219734045475
----------------------------
Model: FF.89.realisticStockPhoto_v10.lora.safetensors
UNet重み平均大きさ: 4.178010046544553
UNet重み平均強度: 0.01060077238986419
UNet Conv重み平均大きさ: 5.832883513120958
UNet Conv重み平均強度: 0.005094057992644391
テキストエンコーダ(1)重み平均大きさ: 3.838598740372775
テキストエンコーダ(1)重み平均強度: 0.012775584451815206
テキストエンコーダ(2)重み平均大きさ: 3.8534473782218375
テキストエンコーダ(2)重み平均強度: 0.009703626948148766
----------------------------
Model: FF.90.realisticFreedomSFW_alpha.lora.safetensors
UNet重み平均大きさ: 4.570225351823505
UNet重み平均強度: 0.011338880456799554
UNet Conv重み平均大きさ: 6.107921122775599
UNet Conv重み平均強度: 0.005313926393612039
テキストエンコーダ(1)重み平均大きさ: 3.9145800451769137
テキストエンコーダ(1)重み平均強度: 0.012987243885510853
テキストエンコーダ(2)重み平均大きさ: 3.9456476675702756
テキストエンコーダ(2)重み平均強度: 0.010086475486504298
----------------------------
Model: FF.91.realcartoonXL_v2.lora.safetensors
UNet重み平均大きさ: 4.264556294830096
UNet重み平均強度: 0.010837268212782766
UNet Conv重み平均大きさ: 5.775273580445967
UNet Conv重み平均強度: 0.004823115907624419
テキストエンコーダ(1)重み平均大きさ: 3.868685000881062
テキストエンコーダ(1)重み平均強度: 0.012967535154814412
テキストエンコーダ(2)重み平均大きさ: 3.8942008722126786
テキストエンコーダ(2)重み平均強度: 0.009956078788817995
----------------------------
Model: FF.92.pyrosSDModelsBlowjob_v0122022steps.lora.safetensors
UNet重み平均大きさ: 4.29299465986103
UNet重み平均強度: 0.011065152509191439
UNet Conv重み平均大きさ: 6.148179389228268
UNet Conv重み平均強度: 0.005785365500822891
テキストエンコーダ: 見つかりません
----------------------------
Model: FF.93.pyrosNSFWSDXL_v013e6.lora.safetensors
UNet重み平均大きさ: 4.462978487594761
UNet重み平均強度: 0.011458003048327881
UNet Conv重み平均大きさ: 6.365678967519903
UNet Conv重み平均強度: 0.006252718402740558
テキストエンコーダ: 見つかりません
----------------------------
Model: FF.94.nightvisionXLPhotorealisticPortrait_v0743ReleaseBakedvae.lora.safetensors
UNet重み平均大きさ: 4.30821859959078
UNet重み平均強度: 0.01092674471500856
UNet Conv重み平均大きさ: 5.760595716272804
UNet Conv重み平均強度: 0.0047913433799900915
テキストエンコーダ(1)重み平均大きさ: 4.082814836813033
テキストエンコーダ(1)重み平均強度: 0.013277437149876429
テキストエンコーダ(2)重み平均大きさ: 4.269554751742187
テキストエンコーダ(2)重み平均強度: 0.0104525629385582
----------------------------
Model: FF.95.newone_v10.lora.safetensors
UNet重み平均大きさ: 3.9863974933790827
UNet重み平均強度: 0.010221166935769414
UNet Conv重み平均大きさ: 5.591587011383119
UNet Conv重み平均強度: 0.004544408523927106
テキストエンコーダ(1)重み平均大きさ: 3.826913276992613
テキストエンコーダ(1)重み平均強度: 0.012515731668562081
テキストエンコーダ(2)重み平均大きさ: 3.7789877235680827
テキストエンコーダ(2)重み平均強度: 0.008847150427050579
----------------------------
Model: FF.96.MOHAWK_v10BETA.lora.safetensors
UNet重み平均大きさ: 4.13427196290026
UNet重み平均強度: 0.010604709463386349
UNet Conv重み平均大きさ: 5.906059771550209
UNet Conv重み平均強度: 0.005266774851315859
テキストエンコーダ(1)重み平均大きさ: 3.8816106810049615
テキストエンコーダ(1)重み平均強度: 0.013007851116722372
テキストエンコーダ(2)重み平均大きさ: 3.795246249757246
テキストエンコーダ(2)重み平均強度: 0.009741588405668723
----------------------------
Model: FF.97.juggernautXL_version4.lora.safetensors
UNet重み平均大きさ: 4.351658373013424
UNet重み平均強度: 0.01097575598820061
UNet Conv重み平均大きさ: 5.7254163997882515
UNet Conv重み平均強度: 0.0048427100518286656
テキストエンコーダ(1)重み平均大きさ: 3.98009165065858
テキストエンコーダ(1)重み平均強度: 0.013189073899460014
テキストエンコーダ(2)重み平均大きさ: 4.452439746998783
テキストエンコーダ(2)重み平均強度: 0.010877184808674183
----------------------------
Model: FF.98.sdxlYamersRealism_version2.lora.safetensors
UNet重み平均大きさ: 4.229406260655774
UNet重み平均強度: 0.01076863108078825
UNet Conv重み平均大きさ: 5.653783535189452
UNet Conv重み平均強度: 0.004649401315378378
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)重み平均強度: 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)重み平均強度: 0.01012922219208529
----------------------------

📦 ベースモデル

以下のモデルが抽出の基盤として用いられました:

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

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

• FFusion/FFusionXL-BASE

🌟 推奨推論モデル

理想的な推論を求める方には特に以下をお勧めします:

• FFusionXL-BASE - ライセンス画像で慎重に訓練された当社の代表的ベースモデル。

• FFXL400 Combined LoRA Model 🚀 - LoRAモデル界の力強く精密な銀河融合。

安心して、FFusion LoRAは重み1.0でも多くの現行SDXLモデルと互換性を維持しています。

🔍 抽出詳細

• バリアント: 各ベースモデルから4-5種類の異なるバリアントが抽出されています。

• 抽出深度: ここにアップロードされたモデルは約70％のデータが抽出され、データセットサイズは約400GBです。

• 精度: float32とfloat64の両方を試し、最適抽出結果を追求しました。

• 差分測定: 特異値分解（SVD）を使用し、元モデルとチューニングモデルの差異を計測。通常1e-3の閾値ですが、一部では1e-5および1e-2も試験しました。

• デモパラメータ: デモには"conv_dim": 256及び"conv_alpha": 256を使用。

⚙️ 技術ノート

• このコレクションのほとんどのSDXLモデルは従来の意味で「訓練」されておらず、以前のSDXL 0.9バージョンからマージされたものか、Comfy UIを使った他の手法で作成されています。

• 重要な注意点：Comfyで保存されたすべてのモデルは追加キーtext_model.encoder.text_model.embeddings.position_idsを持ちます。Kohoyaの最新スクリプトとの互換性を保つために必要な調整を加えました。

📈 利用ケース

これらの抽出モデルは研究およびテストを目的とし、特に以下に有用です:

• 複数のLoRAの融合可能性の調査。

• 1～5個のLoRAを同時に重み付けしての実験。

• 異なるベースモデルから抽出されたLoRAの違いと類似性の探索。

FFusion LoRA抽出モデル - 使い方ガイド 🧠

FFusion LoRA抽出モデルの技術ガイドへようこそ。本書はLoRAパラメータの融合、チェックポイントの読み込み、推論実行の手順を案内します。

LoRAパラメータの融合 🔗

元のモデルパラメータとLoRAパラメータを融合し、推論レイテンシの高速化を目指す場合:

pipe.fuse_lora()

LoRAパラメータの非融合 ⛓️

fuse_lora()の効果を取り消すには:

pipe.unfuse_lora()

異なるLoRAスケールでの作業 🎚️

LoRAパラメータが出力に与える影響を調整するには:

pipe.fuse_lora(lora_scale=0.5)

FFusionモデルの活用 🔍

FFusionモデルの読み込みと利用方法は以下の通りです:

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 🖼️

望むモデルを読み込んだ後、以下のように推論を行えます:

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モデルのライブラリ 📚

当リポジトリやCivitAIのリポジトリから任意のモデルを選択できます。以下はlora_model_id = "FFusion/400GB-LoraXL"で利用可能なモデル一覧です:

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

抽出過程に基づき、複数モデルのテキストエンコーダに見られる差異は以下の通りです:

• bluePencilXL_v021 ✅ テキストエンコーダ利用可能。差異0.00140380859375

• sdvn7Realartxl_beta2 ✅ テキストエンコーダ利用可能。差異0.00362396240234375

• 4Guofeng4XL_v1125D 🚫 テキストエンコーダ未利用。SDXL 1.0ベースと同一

• ambienceSDXL_a1 ✅ テキストエンコーダ利用可能。差異0.003082275390625

• angraSDXL10_v22 ✅ テキストエンコーダ利用可能。差異0.001953125

• animagineXL_v10 🚫 テキストエンコーダ未利用。SDXL 1.0ベースと同一

• animeArtDiffusionXL_alpha3 🚫 テキストエンコーダ未利用。SDXL 1.0ベースと同一

• astreapixieXLAnime_v16 ✅ テキストエンコーダ利用可能。差異0.0029296875

• bluePencilXL_v010 ✅ テキストエンコーダ利用可能。差異0.00177001953125

• breakdomainxl_v03d ✅ テキストエンコーダ利用可能。差異0.0013427734375

• canvasxl_Bfloat16V002 ✅ テキストエンコーダ利用可能。差異0.00390625

• cherryPickerXL_v20 ✅ テキストエンコーダ利用可能。差異0.0016450881958007812

• copaxTimelessxlSDXL1_v44 🚫 テキストエンコーダ未利用。SDXL 1.0ベースと同一

• counterfeitxl_v10 ✅ テキストエンコーダ利用可能。差異0.001708984375

• crystalClearXL_ccxl ✅ テキストエンコーダ利用可能。差異0.0012865066528320312

• deepblueXL_v006 ✅ テキストエンコーダ利用可能。差異0.00200653076171875

• dreamshaperXL10_alpha2Xl10 🚫 テキストエンコーダ未利用。SDXL 1.0ベースと同一

• duchaitenAiartSDXL_v10 🚫 テキストエンコーダ未利用。SDXL 1.0ベースと同一

• dynavisionXLAllInOneStylized_beta0371Bakedvae ✅ テキストエンコーダ利用可能。差異0.00321197509765625

• dynavisionXLAllInOneStylized_beta0411Bakedvae ✅ テキストエンコーダ利用可能。差異0.0037841796875

• envyoverdrivexl_v11 🚫 テキストエンコーダ未利用。SDXL 1.0ベースと同一

• envypoodaxl01_v10 ✅ テキストエンコーダ利用可能。差異0.0011358261108398438

• fantasticCharacters_v55 ✅ テキストエンコーダ利用可能。差異0.00390625

• fenrisxl_V55 ✅ テキストエンコーダ利用可能。差異0.0086822509765625

• fudukiMix_v10 ✅ テキストエンコーダ利用可能。差異0.0011138916015625

• infinianimexl_v16 ✅ テキストエンコーダ利用可能。差異0.0048828125

• juggernautXL_version1 ✅ テキストエンコーダ利用可能。差異0.001953125

• LahMysteriousSDXL_v330 🚫 テキストエンコーダ未利用。SDXL 1.0ベースと同一

• mbbxlUltimate_v10RC 🚫 テキストエンコーダ未利用。SDXL 1.0ベースと同一

• miamodelSFWNSFWSDXL_v30 ✅ テキストエンコーダ利用可能。差異0.0047607421875

• morphxl_v10 ✅ テキストエンコーダ利用可能。差異0.001861572265625

• nightvisionXLPhotorealisticPortrait_beta0681Bakedvae ✅ テキストエンコーダ利用可能。差異0.013885498046875

• osorubeshiAlphaXL_z ✅ テキストエンコーダ利用可能。差異0.005615234375

• physiogenXL_v04 ✅ テキストエンコーダ利用可能。差異0.00390625

• protovisionXLHighFidelity3D_beta0520Bakedvae ✅ テキストエンコーダ利用可能。差異0.007568359375

• realitycheckXL_alpha11 ✅ テキストエンコーダ利用可能。差異0.0015010833740234375

• realmixXL_v10 ✅ テキストエンコーダ利用可能。差異0.0023899078369140625

• reproductionSDXL_v31 ✅ テキストエンコーダ利用可能。差異0.00146484375

• rundiffusionXL_beta ✅ テキストエンコーダ利用可能。差異0.00196075439453125

• samaritan3dCartoon_v40SDXL ✅ テキストエンコーダ利用可能。差異0.0009765625

• sdvn6Realxl_detailface 🚫 テキストエンコーダ未利用。SDXL 1.0ベースと同一

• sdxl10ArienmixxlAsian_v10 ✅ テキストエンコーダ利用可能。差異0.00048828125

• sdxlbaseNsfwFaces_sdxlNsfwFaces03 ✅ テキストエンコーダ利用可能。差異0.008056640625

• sdxlFaetastic_v10 ✅ テキストエンコーダ利用可能。差異0.0029296875

• sdxlFixedvaeFp16Remove_baseFxiedVaeV2Fp16 🚫 テキストエンコーダ未利用。SDXL 1.0ベースと同一

• sdxlNijiV4_sdxlNijiV4 ✅ テキストエンコーダ利用可能。差異0.0009765625

• SDXLRonghua_v11 ✅ テキストエンコーダ利用可能。差異0.0009765625

• sdxlUnstableDiffusers_v5UnchainedSlayer ✅ テキストエンコーダ利用可能。差異0.001251220703125

• sdxlYamersAnimeUltra_yamersAnimeV2 ✅ テキストエンコーダ利用可能。差異0.000732421875

• sdXL_v10VAEFix 🚫 テキストエンコーダ未利用。SDXL 1.0ベースと同一

• shikianimexl_v10 ✅ テキストエンコーダ利用可能。差異0.0009765625

• spectrumblendx_v10 ✅ テキストエンコーダ利用可能。差異0.0013065338134765625

• stableDiffusionXL_v30 🚫 テキストエンコーダ未利用。SDXL 1.0ベースと同一

• talmendoxlSDXL_v11Beta 🚫 テキストエンコーダ未利用。SDXL 1.0ベースと同一

• wizard_v10 ✅ テキストエンコーダ利用可能。差異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心から感謝します。共に機械学習の可能性を押し広げています！

また、以下のプロジェクト及び作者にも感謝と敬意を表します:

• ComfyUI: ComfyUIの一部を使用・改変しています。

• kohya-ss/sd-scripts and bmaltais: kohya-ss/sd-scriptsからの改良点を取り入れています。

• lora-inspector: lora-inspectorプロジェクトを活用しています。

• KohakuBlueleaf: 貴重な貢献に特別な感謝を。

HowMuch ???

「*.ckpt」や「*.safetensors」チェックポイントにどれだけの無駄なスペースを使っているか自問したことはありますか？🤔 今こそHowMuchを使ってチェックポイントの無駄スペースを確認しましょう！

😄 多少不要ですが、“家族みんなで楽しめる”ディスクスペース解析ツールです。😄

概要

HowMuchは指定ディレクトリやドライブをスキャンし、.ckptや.safetensors拡張子のファイル利用状況を報告するPythonツールです。

主な出力内容:

• スキャン対象ドライブ/ディレクトリの総容量。

• .ckpt及び.safetensorsファイルが占める容量。

• 空き容量。

• 上記データのバーグラフ表現。

インストール

GitHub

PyPIから

pipで簡単にインストールできます:

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. クローンディレクトリに移動しインストール:

   cd HowMuch
   pip install .
   

使い方

引数なしで全ドライブをスキャン:

howmuch

または特定のディレクトリやドライブを指定:

howmuch --scan C:\

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