LoRA XL 모델 - CivitAI 저장소 🌠

Hugging Face와 CivitAI에서 제공하는 FFusion LoRA 추출 모델 저장소에 오신 것을 환영합니다! 여기서는 Low-Rank Adaptation(LoRA) 기법을 사용하여 추출한 모델 컬렉션을 연구 및 추가 탐구를 위한 풍부한 데이터셋으로 제공합니다.

🌌 FFusion의 🧪 엄선된 LoRA 추출물 세계

저희 LoRAs는 다양한 모델에서 신중하게 추출되어 서로 조합하여 독창적이고 예술적인 융합을 만들 수 있습니다. 이 추출된 LoRAs는 단순한 복사본이 아니며 원본 모델의 본질을 포착하여 "~풍의" 또는 "~영향을 받은" 창의적 효과를 더합니다.

🧫 연구 중심 LoRAs

모든 FFusionAI 추출 LoRAs는 연구 목적용이며 상업적 사용 허가가 없습니다. AI 기반 예술 창작 분야의 발전을 위해 책임감 있고 윤리적인 활용을 권장합니다.

⚠️ 라이선스 및 사용 면책사항

모델 접근 및 사용 전 전체 라이선스 계약을 반드시 검토하세요.

정확한 라이선스 및 권한 정보는 다음에서 확인 가능합니다:
https://huggingface.co/FFusion/
https://huggingface.co/FFusion/FFXL400/blob/main/LICENSE.md

"모델 가중치: 제공된 모델 및 LoRA 가중치는 "있는 그대로" 제공됩니다. FFusion AI와 Source Code Bulgaria는 상업적 사용 권한을 부여하지 않습니다. 이 가중치는 테스트 및 실험용으로만 사용 가능합니다.

LoRA 출처:

제공된 LoRA 및 가중치는 SDXL 모델(체크포인트)에서 추출되었습니다.

원체크포인트 제작자가 설정한 모든 라이선스, 조건 및 조항을 준수해야 합니다."

🔴 이 저장소의 모델과 가중치는 연구 및 테스트 목적 전용이며, 아래 명시된 예외를 제외하고 일반적으로 상업적 용도가 아닙니다. 각각의 LoRA에 따라 사용이 달라질 수 있습니다.

🔵 상업적 사용 예외: FFusionXL-BASE, FFusion-BaSE, di.FFUSION.ai-v2.1-768-BaSE-alpha, 및 di.ffusion.ai.Beta512 모델들은 FFusion AI가 라이선스를 보유한 이미지를 사용해 훈련시켰습니다. 사용자에게는 이 모델들을 우선적으로 사용하여 더 안전한 경험을 하는 것을 권장합니다. 이 특정 모델들은 상업적 사용이 허용됩니다.

🔴 면책 조항: FFusion AI는 Source Code Bulgaria Ltd 및 BlackswanTechnologies와 함께 각 LoRA 가중치가 생성하는 콘텐츠에 대해 보증하지 않습니다. 부적절하거나 불쾌감을 줄 수 있는 콘텐츠가 생성될 수 있으니 이 점 유의하시기 바랍니다. 이 가중치로 생성된 결과 및 콘텐츠에 대해 모든 책임을 명시적으로 부인합니다.

🔴 인지 사항: FFusionXL-BASE 모델은 FFusion AI가 독자적으로 개발한 버전입니다. 해당 모델과 관련 수정사항에 대한 권리는 FFusion AI와 Source Code Bulgaria Ltd에 있습니다. Stability AI Ltd가 참조 모델에 대해 설정한 라이선스 및 조건도 준수해야 합니다.

향상된 LoRA 유연성

• 동적 범위: 0.2부터 2.2까지의 넓은 범위의 LoRA 설정으로 이미지의 미묘한 뉘앙스부터 강렬한 변환까지 완벽하게 조정할 수 있습니다. 이 확장된 범위는 표준 한계를 넘어선 미세 조정을 가능하게 합니다.

비교 불가한 사용자화

기존 모델들이 제한된 범위의 LoRA 강도만 허용하는 것과 달리, FFusionAI는 0.2에서 2.2까지 자유로운 강도 조정을 제공합니다. 이를 통해 기본 모델이나 원하는 결과에 상관없이 완벽한 스타일 혼합을 이룰 수 있습니다.

🌟 FF100+에 권장되는 강도 설정 🌟

🎨 영상미: 생동감 있고 선명한 디테일을 위해 최대 2.2까지 증가 가능합니다.

🔗 로라 혼합: 최대 6개의 FF LoRA를 안전하고 매끄럽게 조합하기 위해 0.3 - 1.0 범위를 유지하세요.

📚 테스트용 주요 기본 모델:

• Hugging Face: FFusionXL-BASE

• CivitAI: FFusionXL-BASE

📢 업데이트: 2023년 10월 22일 📆

🌟 FF.100~FF.176 번호의 신규 LoRA 배치를 소개합니다!

📈 최적화된 크기: 약 200~400MB (원본 모델 훈련 및 가중치에 따라 다름)
🏷️ 새 명명법: Hugging Face에서 더 빠른 추론 및 테스트를 위한 최적화된 경험 제공.

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 명명 포맷은 동일하게 유지됩니다.
diffusers에서 CivitAI로부터 불러오기

할 일: 🔄 CivitAI 저장소 동기화: FF98까지 최신화

최신 FF60-FF98

Model: sdxlYamersRealism_version2 - 상태: 텍스트 인코더가 다름. 0.0048828125
Model: animeChangefulXL_v10ReleasedCandidate - 상태: 텍스트 인코더가 다름. 0.00390625
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Model: copaxTimelessxlSDXL1_v5 - 상태: 텍스트 인코더 동일.
Model: dreamshaperXL10_alpha2Xl10 - 상태: 텍스트 인코더 동일.
Model: endjourneyXL_v11 - 상태: 텍스트 인코더가 다름. 0.0029296875
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Model: formulaxlXLComfyui_v20Pruned - 상태: 텍스트 인코더가 다름. 0.002643585205078125
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Model: galaxytimemachinesGTM_xlplusV10 - 상태: 텍스트 인코더가 다름. 0.0012865066528320312
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Model: juggernautXL_version4 - 상태: 텍스트 인코더가 다름. 0.0019378662109375
Model: MOHAWK_v10BETA - 상태: 텍스트 인코더가 다름. 0.00103759765625
Model: newone_v10 - 상태: 텍스트 인코더가 다름. 0.001190185546875
Model: nightvisionXLPhotorealisticPortrait_v0743ReleaseBakedvae - 상태: 텍스트 인코더가 다름. 0.009429931640625
Model: pyrosNSFWSDXL_v013e6 - 상태: 텍스트 인코더 동일.
Model: pyrosSDModelsBlowjob_v0122022steps - 상태: 텍스트 인코더 동일.
Model: realisticFreedomSFW_alpha - 상태: 텍스트 인코더가 다름. 0.0011749267578125
Model: realisticStockPhoto_v10 - 상태: 텍스트 인코더가 다름. 0.0011444091796875
Model: RealitiesEdgeXLANIME_20 - 상태: 텍스트 인코더가 다름. 0.0018310546875
Model: RealitiesEdgeXL_30 - 상태: 텍스트 인코더가 다름. 0.004150390625
Model: realvisxlV10_v10VAE - 상태: 텍스트 인코더가 다름. 0.0029296875
Model: samaritan3dCartoon_v40SDXL - 상태: 텍스트 인코더가 다름. 0.00390625
Model: sdvn6Realxl_detailface - 상태: 텍스트 인코더 동일.
Model: sdxlNuclearGeneralPurposeSemi_v10 - 상태: 텍스트 인코더가 다름. 0.003021240234375
Model: sdxlUnstableDiffusers_v6StabilityEater - 상태: 텍스트 인코더가 다름. 0.0029296875
Model: sdxlYamersRealism_version2 - 상태: 텍스트 인코더가 다름. 0.0048828125
Model: unsafexl_v20 - 상태: 텍스트 인코더가 다름. 0.068359375
Model: venusxl_v11 - 상태: 텍스트 인코더가 다름. 0.0013863444328308105
Model: xlYamersCartoonArcadia_v1 - 상태: 텍스트 인코더가 다름. 0.0029296875
Model: FFusionXL-BASE-v1 - 상태: 텍스트 인코더가 다름. 0.032245635986328125
Model: FFXL-400-v2 - 상태: 텍스트 인코더가 다름. 0.023212432861328125
Model: FFXL400-LoRA-XL-FFusion-v1 - 상태: 텍스트 인코더가 다름. 0.020404815673828125
Model: FFXXL-400-v2 - 상태: 텍스트 인코더가 다름. 0.00948333740234375
Model: realcartoonXL_v2 - 상태: 텍스트 인코더가 다름. 0.0015802383422851562

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

📦 기본 모델들

다음 모델들이 추출의 기초가 되었습니다:

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

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

• FFusion/FFusionXL-BASE

🌟 추론용 추천 모델

효율적인 추론을 원하는 분들께 다음 모델을 특히 권장합니다:

• FFusionXL-BASE - 라이선스가 부여된 이미지로 신중하게 훈련된 대표 기본 모델입니다.

• FFXL400 결합 LoRA 모델 🚀 - LoRA 모델 중 강력함과 정밀함을 결합한 모델입니다.

LoRA 가중치 1.0의 경우에도 대부분의 최신 SDXL 모델과 호환성을 유지합니다.

🔍 추출 세부 정보

• 변형: 각 기본 모델에서 4~5가지 뚜렷한 변형으로 추출했습니다.

• 추출 비율: 업로드된 모델에는 약 70%의 추출 데이터가 포함되어 있으며 총 데이터 크기는 약 400GB입니다.

• 정밀도: 최적 추출 결과를 위해 float32와 float64 모두 실험했습니다.

• 차이 측정: 원본과 튜닝 모델 간 차이를 측정하기 위해 특이값 분해(SVD) 기법을 사용했습니다. 일반적으로 1e-3 임계값을 사용하며 경우에 따라 1e-5 및 1e-2도 테스트했습니다.

• 데모 파라미터: 데모에서는 "conv_dim": 256 및 "conv_alpha": 256를 사용했습니다.

⚙️ 기술 노트

• 대부분의 SDXL 모델은 전통적인 "훈련" 모델이 아니라 이전 SDXL 0.9 버전에서 병합되었거나 Comfy UI 등의 도구를 활용해 생성되었습니다.

• 중요 사항: Comfy UI로 저장된 모든 모델에는 추가 키인 text_model.encoder.text_model.embeddings.position_ids가 포함되어 있으며, Kohoya의 최신 스크립트와의 호환성을 위해 필요한 조정을 했습니다.

📈 사용 사례

이 추출된 모델은 연구 및 테스트 용도로 제작되었으며 다음과 같은 활용에 적합합니다:

• 여러 LoRA 병합 가능성 조사

• 1~5개 LoRA 동시 가중치 실험

• 다양한 기본 모델에서 추출한 LoRA 간 차이점 및 유사성 탐구

FFusion LoRA 추출 모델 사용 가이드 🧠

FFusion LoRA 추출 모델 사용을 위한 기술적 안내서입니다. LoRA 파라미터 병합, 체크포인트 로딩, 추론 수행 과정을 안내합니다.

LoRA 파라미터 병합 🔗

원본 모델 파라미터와 LoRA 파라미터를 병합하여 추론 속도 향상을 도모하는 방법:

pipe.fuse_lora()

LoRA 파라미터 분리 ⛓️

fuse_lora()의 효과를 되돌리려면:

pipe.unfuse_lora()

다양한 LoRA 스케일 적용 🎚️

LoRA 파라미터 영향력 조절 방법:

pipe.fuse_lora(lora_scale=0.5)

FFusion 모델 사용법 🔍

FFusion 모델 로딩 및 활용 방법:

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

추론 실행 🖼️

원하는 모델을 로드한 후의 추론 예시입니다:

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

사용 가능한 LoRA 모델 라이브러리 📚

Hugging Face 또는 곧 개설될 CivitAI 저장소에서 원하는 모델을 선택할 수 있습니다. 다음은 lora_model_id = "FFusion/400GB-LoraXL"의 모델 목록입니다:

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

📊 텍스트 인코더 차이 개요

추출 과정에서 모델별 텍스트 인코더의 다음과 같은 차이를 관찰했습니다:

• bluePencilXL_v021 ✅ 텍스트 인코더 있음. 차이 0.00140380859375

• sdvn7Realartxl_beta2 ✅ 텍스트 인코더 있음. 차이 0.00362396240234375

• 4Guofeng4XL_v1125D 🚫 텍스트 인코더 없음. SDXL 1.0 기본과 동일

• ambienceSDXL_a1 ✅ 텍스트 인코더 있음. 차이 0.003082275390625

• angraSDXL10_v22 ✅ 텍스트 인코더 있음. 차이 0.001953125

• animagineXL_v10 🚫 텍스트 인코더 없음. SDXL 1.0 기본과 동일

• animeArtDiffusionXL_alpha3 🚫 텍스트 인코더 없음. SDXL 1.0 기본과 동일

• astreapixieXLAnime_v16 ✅ 텍스트 인코더 있음. 차이 0.0029296875

• bluePencilXL_v010 ✅ 텍스트 인코더 있음. 차이 0.00177001953125

• breakdomainxl_v03d ✅ 텍스트 인코더 있음. 차이 0.0013427734375

• canvasxl_Bfloat16V002 ✅ 텍스트 인코더 있음. 차이 0.00390625

• cherryPickerXL_v20 ✅ 텍스트 인코더 있음. 차이 0.0016450881958007812

• copaxTimelessxlSDXL1_v44 🚫 텍스트 인코더 없음. SDXL 1.0 기본과 동일

• counterfeitxl_v10 ✅ 텍스트 인코더 있음. 차이 0.001708984375

• crystalClearXL_ccxl ✅ 텍스트 인코더 있음. 차이 0.0012865066528320312

• deepblueXL_v006 ✅ 텍스트 인코더 있음. 차이 0.00200653076171875

• dreamshaperXL10_alpha2Xl10 🚫 텍스트 인코더 없음. SDXL 1.0 기본과 동일

• duchaitenAiartSDXL_v10 🚫 텍스트 인코더 없음. SDXL 1.0 기본과 동일

• dynavisionXLAllInOneStylized_beta0371Bakedvae ✅ 텍스트 인코더 있음. 차이 0.00321197509765625

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• envyoverdrivexl_v11 🚫 텍스트 인코더 없음. SDXL 1.0 기본과 동일

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• wizard_v10 ✅ 텍스트 인코더 있음. 차이 0.000244140625

🎉 감사 및 인용

지속적인 지원과 피드백을 주신 커뮤니티에 깊이 감사드립니다. 함께 기계 학습의 한계를 확장하고 있습니다!

다음 프로젝트와 저자들에게도 감사를 표합니다:

• ComfyUI: ComfyUI의 일부를 사용 및 수정하였습니다.

• kohya-ss/sd-scripts 및 bmaltais: kohya-ss/sd-scripts의 수정사항을 포함했습니다.

• lora-inspector: lora-inspector 프로젝트에 기여받았습니다.

• KohakuBlueleaf: 귀중한 기여에 특별한 감사를 드립니다.

얼마나 ???

여러분은 얼마나 많은 공간이 *.ckpt 및 *.safetensors 체크포인트에 낭비되고 있는지 스스로 질문해본 적이 있나요?" 🤔 지금까지 체크포인트 낭비 공간을 확인해주는 HowMuch를 만나보세요!

😄 약간 불필요하지만 "가족 모두가 즐길 수 있는" 디스크 공간 분석 도구입니다. 😄

개요

HowMuch는 드라이브(또는 지정한 디렉터리)를 스캔하여 주된 확장자 .ckpt 및 .safetensors 파일이 차지하는 공간을 보고하는 Python 도구입니다.

다음 내용을 출력합니다:

• 스캔한 각 드라이브 또는 디렉터리의 총 저장 용량

• .ckpt 및 .safetensors 파일이 차지하는 공간

• 사용 가능한 여유 공간

• 상기 데이터를 시각화한 깔끔한 막대 차트

설치

GitHub

PyPI에서

간단하게 pip로 설치할 수 있습니다:

pip install howmuch

소스에서

1. 저장소를 클론하세요:

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

2. 클론한 디렉터리로 이동 후 설치:

   cd HowMuch
   pip install .
   

사용법

인수 없이 도구를 실행하여 모든 드라이브를 스캔:

howmuch

또는 특정 디렉터리나 드라이브를 지정하여 스캔:

howmuch --scan C:

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