400GB-LoRA-XL-リポジトリ - FF.77.animeChangefulXL_v1
ハイライトされた画像
推奨プロンプト
ultrafine, detailed, CGSociety, trending on ArtStation, DeviantArt contest winner, key visual, vibrant, studio anime, highly detailed
推奨ネガティブプロンプト
photo, black and white, ugly, realism, low contrast, noisy, blurry, disfigured, photorealistic, Deformed, mutation, mutated, extra limb, deformed, floating limbs, disconnected limbs, blur, out of focus, sketch, long body, artifacts, smudged, pencil, doll, plastic, lowres, sloppy, (oversaturated:2), poorly detailed, (saturated:1.6), poorly drawn, big contrast, contrast white burn, glossy skin, white spotsover exposed, burned image, over exposed, hideous, mutant, butchered, gore, over saturated, mutilated, burnt image, broken, fuzzy, aliasing, cheap, oldschool, poor quality, malformed hands, pixelated, sleepy, closed-eyes, long neck, things on face, poorly, Unnatural anatomy, ((((mutated hands and fingers)))), strange anatomy, ((disfigured hands)), missing limb, bad anatomy, poorly drawn face, poorly drawn hands, watermark, signature, malformed limbs, fused fingers, missing legs, bad mouth, fused anus, poorly drawn crotch, poorly drawn anus
推奨パラメータ
samplers
steps
cfg
clip skip
resolution
vae
other models
ヒント
LoRAパラメータを統合して推論を高速化するには pipe.fuse_lora() を使用してください。
融合したLoRAパラメータを元に戻すには pipe.unfuse_lora() を使用してください。
出力へのLoRA影響度は pipe.fuse_lora(lora_scale=X) で調整可能です。
LoRA強度は0.2（微妙）から2.2（強烈）まで柔軟に調整可能です。
最大6つのLoRAを重み0.3〜1.0で融合するとシームレスなスタイルブレンドが可能です。
テスト推奨のメインベースモデルは FFusionXL-BASE です。
重み1.0のLoRAはほとんどの現行SDXLモデルと互換性があります。
バージョンのハイライト
モデル: FF.77.animeChangefulXL_v10ReleasedCandidate.lora.safetensors
テキストエンコーダー差異: 0.00390625
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ー(1)重み平均大きさ: 3.806143895360976
テキストエンコーダー(1)重み平均強度: 0.012739821013629662
テキストエンコーダー(2)重み平均大きさ: 3.7378093050117975
テキストエンコーダー(2)重み平均強度: 0.009586058803350757
クリエイタースポンサー
🔵 商用利用の例外: FFusionXL-BASEやFFXL400 合成 LoRAモデルはライセンスされた画像で訓練され、商用利用が許可されています。これらのモデルを利用するとより安全な体験が可能です。
お問い合わせ:
- メール: di@ffusion.ai
- 所在地: ソフィア | イスタンブール | ロンドン
- GitHub: https://github.com/1e-2
- Hugging Face: https://huggingface.co/FFusion
- CivitAI: https://civitai.com/user/idle/models
公式サイト: FFusion.ai, FFAI.eu, 1e-2.com
LoRA XLモデル - CivitAIリポジトリ 🌠
Hugging Face＆CivitAIで提供するFFusion LoRA抽出モデルのリポジトリへようこそ！ここでは、Low-Rank Adaptation（LoRA）技術を用いて抽出したモデルコレクションを紹介し、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🧪 厳選されたLoRA抽出モデルの宇宙
当社のLoRAは様々なモデルから慎重に抽出されており、スタイルを組み合わせて真にユニークで芸術的な融合を創り出せます。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、『スタイルを踏まえた』または『影響を受けた』創造的な要素を付加しています。
🧫 研究志向のLoRA
FFusionAI抽出LoRAはすべて研究目的のみAI駆動のアート創作の分野進歩に貢献してください。
⚠️ ライセンスと使用上の注意事項
モデルの利用前に、必ずライセンス契約をご確認ください。
正しいライセンス及び権限は以下で確認できます。
https://huggingface.co/FFusion/
https://huggingface.co/FFusion/FFXL400/blob/main/LICENSE.md
"モデル重み： モデル/LoRAに使用される重みは"現状のまま"提供されています。FFusion AIおよびSource Code Bulgariaは商用利用の権利を与えません。これらの重みは厳密にテストおよび実験目的のためです。
LoRAの起源：
提供されるLoRAおよび重みはSDXLモデル（チェックポイント）から抽出されています。
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、条件を尊重し遵守する必要があります。"🔴 このリポジトリ内のモデルおよび重みは研究およびテスト目的のみで使用されるもので、以下に示す例外を除き、一般的な商用利用を意図していません。各LoRAに依存します。
🔵 商用利用の例外: 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がライセンスを持つ画像を使用して訓練しています。これらのモデルを主に利用することで安全な体験ができます。これらの特定モデルは商用利用が許可されています。
🔴 免責事項: FFusion AIはSource Code Bulgaria LtdおよびBlackswanTechnologiesと連携し、各LoRAの重みによって生成される内容を保証または支持しません。NSFWや攻撃的な内容が生成される可能性があります。これら重みにより生じる結果と内容について、当方は責任を明確に否認します。
🔴 認識事項: FFusionXL-BASEモデルはFFusion AIによる独自開発版です。権利はFFusion AIおよびSource Code Bulgaria Ltdに帰属します。本ライセンスおよびStability AI Ltdが設定する条件を遵守してください。
強化されたLoRAの柔軟性
ダイナミックレンジ: 微妙な変化を表現する0.2から強烈な変換の2.2まで、幅広いLoRA設定でイメージの可能性を最大限に引き出せます。この拡張された範囲は標準制限を超え、正確にビジュアルを調整するための比類ないコントロールを提供します。
類を見ないカスタマイズ
一般的なモデルが狭い範囲でLoRA強度を制限しているのに対し、FFusionAIは比類なき柔軟性を提供します。LoRA強度を0.2で繊細な効果から2.2で強力な変換まで調整可能。この拡張範囲により、ベースモデルや望む結果に関係なく、完璧なスタイルブレンドを達成できます。
🌟 FF100+向け推奨強度設定 🌟
🎨 ビジュアル: 鮮やかで印象的なディテールのために最大2.2まで強化。
🔗 LoRA融合: 最大6つのFF Lora (FF100以上)とのシームレスで安全な統合には0.3〜1.0を維持。
📚 テスト用メインベースモデル:
📢 更新情報: 2023/10/22 📆
🌟 番号FF.100 から FF.176の新しいLoRAバッチを紹介！
📈 最適化されたサイズ: 約200〜400MB（元モデルの訓練と重みにより変動）
🏷️ 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の命名形式は変更なし。
CivitAIからDiffusersへのロード方法
今後の予定: 🔄 CivitAIリポジトリ同期：FF98まで最新化
最新 FF60-FF98
モデル: sdxlYamersRealism_version2 - ステータス: テキストエンコーダーは異なる。 0.0048828125
モデル: animeChangefulXL_v10ReleasedCandidate - ステータス: テキストエンコーダーは異なる。 0.00390625
モデル: brixlAMustInYour_v20Banu - ステータス: テキストエンコーダーは異なる。 0.001434326171875
モデル: cinemaxAlphaSDXLCinema_alpha1 - ステータス: テキストエンコーダーは異なる。 0.00311279296875
モデル: copaxTimelessxlSDXL1_v5 - ステータス: テキストエンコーダーは同じ。
モデル: dreamshaperXL10_alpha2Xl10 - ステータス: テキストエンコーダーは同じ。
モデル: endjourneyXL_v11 - ステータス: テキストエンコーダーは異なる。 0.0029296875
モデル: explicitFreedomNSFW_beta - ステータス: テキストエンコーダーは異なる。 0.001220703125
モデル: FinalAnimeCG_mk2a2 - ステータス: テキストエンコーダーは異なる。 0.00390625
モデル: formulaxlXLComfyui_v20Pruned - ステータス: テキストエンコーダーは異なる。 0.002643585205078125
モデル: furtasticxl_BetaEPOCHS3 - ステータス: テキストエンコーダーは異なる。 0.013824462890625
モデル: galaxytimemachinesGTM_xlplusV10 - ステータス: テキストエンコーダーは異なる。 0.0012865066528320312
モデル: hassakuSfwNsfwAlphav_alphaV02 - ステータス: テキストエンコーダーは異なる。 0.00390625
モデル: juggernautXL_version4 - ステータス: テキストエンコーダーは異なる。 0.0019378662109375
モデル: MOHAWK_v10BETA - ステータス: テキストエンコーダーは異なる。 0.00103759765625
モデル: newone_v10 - ステータス: テキストエンコーダーは異なる。 0.001190185546875
モデル: nightvisionXLPhotorealisticPortrait_v0743ReleaseBakedvae - ステータス: テキストエンコーダーは異なる。 0.009429931640625
モデル: pyrosNSFWSDXL_v013e6 - ステータス: テキストエンコーダーは同じ。
モデル: pyrosSDModelsBlowjob_v0122022steps - ステータス: テキストエンコーダーは同じ。
モデル: realisticFreedomSFW_alpha - ステータス: テキストエンコーダーは異なる。 0.0011749267578125
モデル: realisticStockPhoto_v10 - ステータス: テキストエンコーダーは異なる。 0.0011444091796875
モデル: RealitiesEdgeXLANIME_20 - ステータス: テキストエンコーダーは異なる。 0.0018310546875
モデル: RealitiesEdgeXL_30 - ステータス: テキストエンコーダーは異なる。 0.004150390625
モデル: realvisxlV10_v10VAE - ステータス: テキストエンコーダーは異なる。 0.0029296875
モデル: samaritan3dCartoon_v40SDXL - ステータス: テキストエンコーダーは異なる。 0.00390625
モデル: sdvn6Realxl_detailface - ステータス: テキストエンコーダーは同じ。
モデル: sdxlNuclearGeneralPurposeSemi_v10 - ステータス: テキストエンコーダーは異なる。 0.003021240234375
モデル: sdxlUnstableDiffusers_v6StabilityEater - ステータス: テキストエンコーダーは異なる。 0.0029296875
モデル: sdxlYamersRealism_version2 - ステータス: テキストエンコーダーは異なる。 0.0048828125
モデル: unsafexl_v20 - ステータス: テキストエンコーダーは異なる。 0.068359375
モデル: venusxl_v11 - ステータス: テキストエンコーダーは異なる。 0.0013863444328308105
モデル: xlYamersCartoonArcadia_v1 - ステータス: テキストエンコーダーは異なる。 0.0029296875
モデル: FFusionXL-BASE-v1 - ステータス: テキストエンコーダーは異なる。 0.032245635986328125
モデル: FFXL-400-v2 - ステータス: テキストエンコーダーは異なる。 0.023212432861328125
モデル: FFXL400-LoRA-XL-FFusion-v1 - ステータス: テキストエンコーダーは異なる。 0.020404815673828125
モデル: FFXXL-400-v2 - ステータス: テキストエンコーダーは異なる。 0.00948333740234375
モデル: realcartoonXL_v2 - ステータス: テキストエンコーダーは異なる。 0.0015802383422851562
モデル: sdxlYamersRealism_version2.FFai.lora64.safetensors
UNet重み平均大きさ: 4.154722048359913
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テキストエンコーダー(1)重み平均大きさ: 3.958945306529754
テキストエンコーダー(1)重み平均強度: 0.013064685133728026
テキストエンコーダー(2)重み平均大きさ: 3.9970537933453656
テキストエンコーダー(2)重み平均強度: 0.01012922219208529
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モデル: FF.66.hassakuSfwNsfwAlphav_alphaV02.lora.safetensors
UNet重み平均大きさ: 4.6113617624162275
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UNet Conv重み平均強度: 0.006950538604713883
テキストエンコーダー(1)重み平均大きさ: 3.807746602732888
テキストエンコーダー(1)重み平均強度: 0.012745779610859834
テキストエンコーダー(2)重み平均大きさ: 3.729743715233202
テキストエンコーダー(2)重み平均強度: 0.009551327927254742
----------------------------
モデル: FF.67.galaxytimemachinesGTM_xlplusV10.lora.safetensors
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テキストエンコーダー(1)重み平均大きさ: 3.865321475649114
テキストエンコーダー(1)重み平均強度: 0.012968309181164591
テキストエンコーダー(2)重み平均大きさ: 3.791585137796209
テキストエンコーダー(2)重み平均強度: 0.009739622211064131
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モデル: FF.68.furtasticxl_BetaEPOCHS3.lora.safetensors
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テキストエンコーダー(1)重み平均大きさ: 4.20241893596518
テキストエンコーダー(1)重み平均強度: 0.01346020465857439
テキストエンコーダー(2)重み平均大きさ: 4.260738640446866
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モデル: FF.69.formulaxlXLComfyui_v20Pruned.lora.safetensors
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テキストエンコーダー(1)重み平均大きさ: 3.856879807170544
テキストエンコーダー(1)重み平均強度: 0.012947154068967848
テキストエンコーダー(2)重み平均大きさ: 3.7769155501438316
テキストエンコーダー(2)重み平均強度: 0.009654614341923677
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モデル: FF.71.explicitFreedomNSFW_beta.lora.safetensors
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テキストエンコーダー(1)重み平均大きさ: 3.85944453350698
テキストエンコーダー(1)重み平均強度: 0.012919606802022875
テキストエンコーダー(2)重み平均大きさ: 3.9375385889629477
テキストエンコーダー(2)重み平均強度: 0.010088601556714144
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モデル: FF.72.endjourneyXL_v11.lora.safetensors
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UNet Conv重み平均強度: 0.005029451652697187
テキストエンコーダー(1)重み平均大きさ: 3.835258093635928
テキストエンコーダー(1)重み平均強度: 0.012878727225694529
テキストエンコーダー(2)重み平均大きさ: 3.7550355683040344
テキストエンコーダー(2)重み平均強度: 0.009627099200498888
----------------------------
モデル: 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ー: なし
----------------------------
モデル: 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
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テキストエンコーダー: なし
----------------------------
モデル: 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ー(1)重み平均大きさ: 3.9233677697347935
テキストエンコーダー(1)重み平均強度: 0.013047985608868315
テキストエンコーダー(2)重み平均大きさ: 3.967672834668905
テキストエンコーダー(2)重み平均強度: 0.010161683571519127
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モデル: FF.76.brixlAMustInYour_v20Banu.lora.safetensors
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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ー(1)重み平均大きさ: 3.7901131354041215
テキストエンコーダー(1)重み平均強度: 0.012251635754363702
テキストエンコーダー(2)重み平均大きさ: 3.9011343266469787
テキストエンコーダー(2)重み平均強度: 0.009675557128661683
----------------------------
モデル: 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ー(1)重み平均大きさ: 3.806143895360976
テキストエンコーダー(1)重み平均強度: 0.012739821013629662
テキストエンコーダー(2)重み平均大きさ: 3.7378093050117975
テキストエンコーダー(2)重み平均強度: 0.009586058803350757
----------------------------
モデル: 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ー(1)重み平均大きさ: 3.8127760281067853
テキストエンコーダー(1)重み平均強度: 0.012772330040804636
テキストエンコーダー(2)重み平均大きさ: 3.764581932297466
テキストエンコーダー(2)重み平均強度: 0.009682294095990565
----------------------------
モデル: 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ー(1)重み平均大きさ: 3.8819661703272876
テキストエンコーダー(1)重み平均強度: 0.01297504551077796
テキストエンコーダー(2)重み平均大きさ: 3.8989897630581978
テキストエンコーダー(2)重み平均強度: 0.00999233670699671
----------------------------
モデル: 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ー(1)重み平均大きさ: 3.9928442365475028
テキストエンコーダー(1)重み平均強度: 0.013100078304973888
テキストエンコーダー(2)重み平均大きさ: 3.945462724939238
テキストエンコーダー(2)重み平均強度: 0.010062376848996262
----------------------------
モデル: 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ー(1)重み平均大きさ: 3.958945306529754
テキストエンコーダー(1)重み平均強度: 0.013064685133728026
テキストエンコーダー(2)重み平均大きさ: 3.9970537933453656
テキストエンコーダー(2)重み平均強度: 0.01012922219208529
----------------------------
モデル: 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ー(1)重み平均大きさ: 3.8646596391683863
テキストエンコーダー(1)重み平均強度: 0.012911755181541458
テキストエンコーダー(2)重み平均大きさ: 3.840901404987889
テキストエンコーダー(2)重み平均強度: 0.009815472265736007
----------------------------
モデル: 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ー(1)重み平均大きさ: 3.908995280978119
テキストエンコーダー(1)重み平均強度: 0.012984716052686607
テキストエンコーダー(2)重み平均大きさ: 3.8730233638208733
テキストエンコーダー(2)重み平均強度: 0.009816295838443996
----------------------------
モデル: 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ー: なし
----------------------------
モデル: 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ー(1)重み平均大きさ: 3.807746602732888
テキストエンコーダー(1)重み平均強度: 0.012745779610859834
テキストエンコーダー(2)重み平均大きさ: 3.729743715233202
テキストエンコーダー(2)重み平均強度: 0.009551327927254742
----------------------------
モデル: 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ー(1)重み平均大きさ: 3.862534960968426
テキストエンコーダー(1)重み平均強度: 0.01291815120168007
テキストエンコーダー(2)重み平均大きさ: 3.8792245692334855
テキストエンコーダー(2)重み平均強度: 0.010027987691388776
----------------------------
モデル: 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ー(1)重み平均大きさ: 3.9027693617053862
テキストエンコーダー(1)重み平均強度: 0.013066310297084008
テキストエンコーダー(2)重み平均大きさ: 3.941240896860996
テキストエンコーダー(2)重み平均強度: 0.010187814902599733
----------------------------
モデル: 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ー(1)重み平均大きさ: 3.96435868300754
テキストエンコーダー(1)重み平均強度: 0.013183793628117942
テキストエンコーダー(2)重み平均大きさ: 4.03501811478197
テキストエンコーダー(2)重み平均強度: 0.01033219734045475
----------------------------
モデル: 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ー(1)重み平均大きさ: 3.838598740372775
テキストエンコーダー(1)重み平均強度: 0.012775584451815206
テキストエンコーダー(2)重み平均大きさ: 3.8534473782218375
テキストエンコーダー(2)重み平均強度: 0.009703626948148766
----------------------------
モデル: 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ー(1)重み平均大きさ: 3.9145800451769137
テキストエンコーダー(1)重み平均強度: 0.012987243885510853
テキストエンコーダー(2)重み平均大きさ: 3.9456476675702756
テキストエンコーダー(2)重み平均強度: 0.010086475486504298
----------------------------
モデル: 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ー(1)重み平均大きさ: 3.868685000881062
テキストエンコーダー(1)重み平均強度: 0.012967535154814412
テキストエンコーダー(2)重み平均大きさ: 3.8942008722126786
テキストエンコーダー(2)重み平均強度: 0.009956078788817995
----------------------------
モデル: 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ー: なし
----------------------------
モデル: 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ー: なし
----------------------------
モデル: 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ー(1)重み平均大きさ: 4.082814836813033
テキストエンコーダー(1)重み平均強度: 0.013277437149876429
テキストエンコーダー(2)重み平均大きさ: 4.269554751742187
テキストエンコーダー(2)重み平均強度: 0.0104525629385582
----------------------------
モデル: 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ー(1)重み平均大きさ: 3.826913276992613
テキストエンコーダー(1)重み平均強度: 0.012515731668562081
テキストエンコーダー(2)重み平均大きさ: 3.7789877235680827
テキストエンコーダー(2)重み平均強度: 0.008847150427050579
----------------------------
モデル: 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ー(1)重み平均大きさ: 3.8816106810049615
テキストエンコーダー(1)重み平均強度: 0.013007851116722372
テキストエンコーダー(2)重み平均大きさ: 3.795246249757246
テキストエンコーダー(2)重み平均強度: 0.009741588405668723
----------------------------
モデル: 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ー(1)重み平均大きさ: 3.98009165065858
テキストエンコーダー(1)重み平均強度: 0.013189073899460014
テキストエンコーダー(2)重み平均大きさ: 4.452439746998783
テキストエンコーダー(2)重み平均強度: 0.010877184808674183
----------------------------
モデル: 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ー(1)重み平均大きさ: 3.958945306529754
テキストエンコーダー(1)重み平均強度: 0.013064685133728026
テキストエンコーダー(2)重み平均大きさ: 3.9970537933453656
テキストエンコーダー(2)重み平均強度: 0.01012922219208529
----------------------------📦 ベースモデル
以下のモデルを基盤として抽出を行いました：
🌟 推論に推奨するモデル
理想的な推論モデルを探している方には、以下を特に推奨します：
FFusionXL-BASE - 当社の代表的なベースモデルで、ライセンスされた画像で入念に訓練済み。
FFXL400 合成 LoRAモデル 🚀 - LoRAモデル群のパワーと精密さの銀河系ブレンド。
1.0の重みを持つ当社のLoRAは、ほとんどの現行SDXLモデルと互換性を維持しています。
🔍 抽出詳細
バリエーション: 各ベースモデルは4〜5種類に抽出されています。
抽出深度: 本リポジトリでアップロードされたモデルは約70％の抽出データを含み、データセットのサイズは約400GBです。
精度: 最適な抽出結果のために、
float32とfloat64の両方を試験しています。差異測定: 元モデルと調整モデルの差異は特異値分解（SVD）で測定。1e-3が一般的な閾値ですが、場合により1e-5や1e-2も試験。
デモパラメータ: デモでは
"conv_dim": 256と"conv_alpha": 256を使用しています。
⚙️ 技術的ノート
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、前のSDXL 0.9バージョンからマージされているか、その他の手法（Comfy UIの利用など）で作成されています。
ユーザーへの重要な注意：Comfyで保存されたすべてのモデルは追加のキー
text_model.encoder.text_model.embeddings.position_idsを持っています。Kohoyaの最新スクリプトとの互換性を確保する調整を行っています。
📈 利用ケース
これらの抽出モデルは研究およびテスト用です。以下で特に役立ちます：
複数のLoRA融合の可能性の調査。
1〜5個のLoRAを同時に重み付けする実験。
異なるベースモデルから抽出されたLoRA間の差異や類似点の探索。
FFusion LoRA抽出モデルの使い方ガイド 🧠
FFusion LoRA抽出モデルの技術ガイドへようこそ。本ドキュメントはLoRAパラメータの融合、チェックポイントのロード、推論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て推論の遅延を短縮するには：
pipe.fuse_lora()
LoRAパラメータの融合解除 ⛓️
fuse_lora()の効果を元に戻すには：
pipe.unfuse_lora()
異なるLoRAスケールの操作 🎚️
LoRAパラメータの影響を出力に調整するには：
pipe.fuse_lora(lora_scale=0.5)
FFusionモデルの利用方法 🔍
FFusionモデルのロードおよび活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、次のように推論を実行できます：
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 📚
当社リポジトリ（Hugging Face）または近日公開のCivitAIリポジトリから任意のモデルを選択可能。lora_model_id = "FFusion/400GB-LoraXL"のモデル一覧：
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ー差異概要
抽出プロセスに基づき、様々なモデルのテキストエンコーダーの差異を以下のように観察しました：
bluePencilXL_v021 ✅ テキストエンコーダー有り。差異：0.00140380859375
sdvn7Realartxl_beta2 ✅ テキストエンコーダー有り。差異：0.00362396240234375
4Guofeng4XL_v1125D 🚫 テキストエンコーダー無し。SDXL 1.0ベースと同一
ambienceSDXL_a1 ✅ テキストエンコーダー有り。差異：0.003082275390625
angraSDXL10_v22 ✅ テキストエンコーダー有り。差異：0.001953125
animagineXL_v10 🚫 テキストエンコーダー無し。SDXL 1.0ベースと同一
animeArtDiffusionXL_alpha3 🚫 テキストエンコーダー無し。SDXL 1.0ベースと同一
astreapixieXLAnime_v16 ✅ テキストエンコーダー有り。差異：0.0029296875
bluePencilXL_v010 ✅ テキストエンコーダー有り。差異：0.00177001953125
breakdomainxl_v03d ✅ テキストエンコーダー有り。差異：0.0013427734375
canvasxl_Bfloat16V002 ✅ テキストエンコーダー有り。差異：0.00390625
cherryPickerXL_v20 ✅ テキストエンコーダー有り。差異：0.0016450881958007812
copaxTimelessxlSDXL1_v44 🚫 テキストエンコーダー無し。SDXL 1.0ベースと同一
counterfeitxl_v10 ✅ テキストエンコーダー有り。差異：0.001708984375
crystalClearXL_ccxl ✅ テキストエンコーダー有り。差異：0.0012865066528320312
deepblueXL_v006 ✅ テキストエンコーダー有り。差異：0.00200653076171875
dreamshaperXL10_alpha2Xl10 🚫 テキストエンコーダー無し。SDXL 1.0ベースと同一
duchaitenAiartSDXL_v10 🚫 テキストエンコーダー無し。SDXL 1.0ベースと同一
dynavisionXLAllInOneStylized_beta0371Bakedvae ✅ テキストエンコーダー有り。差異：0.00321197509765625
dynavisionXLAllInOneStylized_beta0411Bakedvae ✅ テキストエンコーダー有り。差異：0.0037841796875
envyoverdrivexl_v11 🚫 テキストエンコーダー無し。SDXL 1.0ベースと同一
envypoodaxl01_v10 ✅ テキストエンコーダー有り。差異：0.0011358261108398438
fantasticCharacters_v55 ✅ テキストエンコーダー有り。差異：0.00390625
fenrisxl_V55 ✅ テキストエンコーダー有り。差異：0.0086822509765625
fudukiMix_v10 ✅ テキストエンコーダー有り。差異：0.0011138916015625
infinianimexl_v16 ✅ テキストエンコーダー有り。差異：0.0048828125
juggernautXL_version1 ✅ テキストエンコーダー有り。差異：0.001953125
LahMysteriousSDXL_v330 🚫 テキストエンコーダー無し。SDXL 1.0ベースと同一
mbbxlUltimate_v10RC 🚫 テキストエンコーダー無し。SDXL 1.0ベースと同一
miamodelSFWNSFWSDXL_v30 ✅ テキストエンコーダー有り。差異：0.0047607421875
morphxl_v10 ✅ テキストエンコーダー有り。差異：0.001861572265625
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sdXL_v10VAEFix 🚫 テキストエンコーダー無し。SDXL 1.0ベースと同一
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stableDiffusionXL_v30 🚫 テキストエンコーダー無し。SDXL 1.0ベースと同一
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wizard_v10 ✅ テキストエンコーダー有り。差異：0.000244140625
🎉 謝辞と引用
コミュニティの絶え間ない支援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拡げています！
また、以下プロジェクトおよび作者に感謝を表します：
ComfyUI: 作業にComfyUIの一部を使用・改変しています。
kohya-ss/sd-scriptsとbmaltais: kohya-ss/sd-scriptsの改変も取り入れています。
lora-inspector: lora-inspectorプロジェクトから恩恵を得ています。
KohakuBlueleaf: 貴重な貢献に特別感謝。
料金は？？？
「*.ckpt」や「*.safetensors」チェックポイントの空き容量はどれほど無駄にしていますか？ 🤔 そこでHowMuchがお役に立ちます。ディスクの無駄な容量をチェックしましょう！
😄 家族みんなで楽しめる、少し無意味で楽しいディスク容量解析ツールです。😄
概要
HowMuchはPythonツールで、ドライブや特定ディレクトリをスキャンし、主に.ckptや.safetensorsの指定拡張子ファイルの合計使用容量を報告します。
出力内容：
スキャン対象ドライブまたはディレクトリの総ストレージ容量。
.ckptおよび.safetensorsファイルの占有容量。空き容量。
上記データを視覚化した棒グラフ。
インストール
PyPIから
pipで簡単にインストール可能：
pip install howmuch
ソースから
リポジトリをクローン：
git clone https://github.com/1e-2/HowMuch.gitクローンしたディレクトリに移動しインストール：
cd HowMuch pip install .
使用方法
引数無しでツールを起動し、全ドライブをスキャン：
howmuch
特定のディレクトリやドライブを指定してスキャン：
howmuch --scan C:
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