LoRA XL 모델들 - CivitAI 저장소 🌠

Hugging Face & CivitAI에서 제공하는 FFusion LoRA 추출 모델 저장소에 오신 것을 환영합니다! 여기서는 저랭크 적응(LoRA) 기술을 사용해 추출한 모델 컬렉션을 연구와 추가 탐색을 위한 풍부한 데이터셋으로 제공합니다.

🌌 FFusion의 🧪 엄선된 LoRA 추출 세계

우리의 LoRA들은 다양한 모델에서 신중하게 추출되어 스타일을 자유롭게 섞고 맞춰 진정으로 독특하고 예술적인 융합을 창조할 수 있게 합니다. 이 추출된 LoRA들은 단순 복사본이 아니며, 원본 모델의 본질을 담아내며 "스타일로서" 또는 "영향 받음"의 창의적 의미를 추가합니다.

🧫 연구 중심 LoRA들

모든 FFusionAI 추출 LoRA들은 연구 목적에만 사용되며 상업적 사용에 대한 라이선스가 없음을 알려드립니다. 책임감 있고 윤리적인 활용으로 AI 기반 예술 창작 분야를 발전시키기를 권장합니다.

⚠️ 라이선스 및 사용 면책조항

모델에 접근하거나 사용하기 전에 전체 라이선스 계약을 검토하시기 바랍니다.

정확한 라이선스 및 권한 관련 정보는 다음에서 확인할 수 있습니다:
https://huggingface.co/FFusion/
https://huggingface.co/FFusion/FFXL400/blob/main/LICENSE.md

"모델 가중치: 모델/로라에 사용된 가중치는 "있는 그대로" 제공됩니다. FFusion AI와 Source Code Bulgaria는 상업적 사용 권한을 부여하지 않습니다. 이 가중치들은 엄격히 테스트 및 실험 목적에만 사용됩니다.

LoRA의 출처:

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

원본 체크포인트 제작자가 설정한 모든 라이선스, 조건 및 규정을 준수해야 합니다."

🔴 이 저장소의 모델과 가중치는 엄격히 연구 및 테스트 목적이며, 아래 명시된 예외를 제외하고는 상업적 사용을 위한 것이 아닙니다. 각각의 LoRA에 따라 달라질 수 있습니다.

🔵 상업적 사용 예외: FFusionXL-BASE, FFusion-BaSE, di.FFUSION.ai-v2.1-768-BaSE-alpha, 그리고 di.ffusion.ai.Beta512 모델들은 FFusion AI가 라이선스를 보유한 이미지로 학습한 모델입니다. 안전한 사용을 위해 주로 이 모델들을 사용할 것을 권장하며, 이 모델들은 상업적 사용이 허용됩니다.

🔴 면책: FFusion AI, Source Code Bulgaria Ltd 및 BlackswanTechnologies는 각 LoRA 가중치로 생성된 콘텐츠에 대해 보증하지 않으며, NSFW 또는 공격적인 콘텐츠 생성 가능성이 있음을 알립니다. 당사는 생성된 결과 및 콘텐츠에 대한 책임을 명확히 부인합니다.

🔴 인정: FFusionXL-BASE 모델은 FFusion AI가 독자적으로 개발한 버전이며, 권리는 FFusion AI와 Source Code Bulgaria Ltd에 속합니다. 또한 참조된 모델에 대해 Stability AI Ltd가 설정한 라이선스와 조건도 준수해야 합니다.

확장된 LoRA 유연성

• 동적 범위: 0.2의 섬세한 뉘앙스부터 2.2의 강렬한 변형까지, 유연한 LoRA 설정으로 이미지의 모든 잠재력을 발휘하세요. 이 범위 확장은 표준 제한을 넘어, 정확한 시각적 조정을 위한 비할 데 없는 제어를 제공합니다.

비할 데 없는 사용자 정의

기존 모델들이 제한된 LoRA 강도 범위를 제공하는 반면, FFusionAI는 뛰어난 유연성을 제공합니다. LoRA 강도를 0.2에서 2.2까지 조절하여 원하는 스타일을 완벽하게 조합할 수 있습니다.

🌟 FF100+ 권장 강도 설정 🌟

🎨 비주얼: 생생하고 강렬한 디테일을 위해 2.2까지 강화하세요.

🔗 LoRA 융합: 6개 이상의 FF LoRA와 원활하고 안전한 통합을 위해 0.3 - 1.0 범위를 유지하세요.

📚 테스트용 주요 기본 모델:

• Hugging Face: FFusionXL-BASE

• CivitAI: FFusionXL-BASE

📢 업데이트: 2023년 10월 22일 📆

🌟 곧 출시 예정인 LoRA FF.100부터 FF.176까지 모델을 소개합니다!

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

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 형식은 동일하게 유지됩니다.
diffusers에서 CivitAI 로드하기

할 일: 🔄 CivitAI 저장소 동기화: FF98까지 최신 상태 유지

최신 FF60-FF98

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

... (중략) ...

📦 기본 모델들

다음 모델들이 추출의 기반이 되었습니다:

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

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

• FFusion/FFusionXL-BASE

🌟 추론에 권장되는 모델

추론 작업에 이상적인 모델을 찾는 분들을 위해 특히 추천합니다:

• FFusionXL-BASE - 라이선스 받은 이미지로 신중하게 학습된 시그니처 기본 모델.

• FFXL400 결합 LoRA 모델 🚀 - LoRA 모델 세계에서 강력하고 정밀하게 결합된 은하급 모델.

우리의 LoRA들은 가중치 1.0에서도 대부분의 현재 SDXL 모델과 호환성을 유지합니다.

🔍 추출 상세

• 변형사항들: 기본 모델 당 4-5개의 독특한 변형으로 추출되었습니다.

• 추출 깊이: 이곳에 업로드된 모델들은 약 70%의 추출 데이터를 포함하며, 데이터셋 크기는 약 400GB입니다.

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

• 차이 측정: 원본과 튠된 모델의 차이를 측정하기 위해 특이값 분해(SVD)를 사용했습니다. 일반적인 임계값은 1e-3이나 경우에 따라 1e-5와 1e-2도 실험되었습니다.

• 시연 파라미터: 시연을 위해 "conv_dim": 256과 "conv_alpha": 256을 사용했습니다.

⚙️ 기술 노트

• 이 컬렉션의 대부분 SDXL 모델은 전통적으로 "학습된" 모델이 아니며, 이전 SDXL 0.9 버전에서 병합되었거나 Comfy UI 도움으로 다른 방식으로 만들어졌습니다.

• 중요 참고: 모든 Comfy로 저장된 모델은 추가 키 text_model.encoder.text_model.embeddings.position_ids를 포함합니다. Kohoya의 현재 스크립트와 호환되게 필요한 조정을 했습니다.

📈 사용 사례

이 추출 모델들은 연구 및 테스트 목적이며 특히 다음에 유용합니다:

• 여러 LoRA 병합 가능성 탐색.

• 1-5개의 LoRA를 동시에 가중치 실험.

• 다양한 기본 모델에서 추출된 LoRA의 차이점 및 유사점 탐색.

FFusion LoRA 추출 모델 - 사용 안내 🧠

FFusion LoRA 추출 모델 사용을 위한 기술 안내서에 오신 것을 환영합니다. 이 문서는 LoRA 파라미터 융합, 체크포인트 로드 및 추론 수행 단계를 안내합니다.

LoRA 파라미터 융합 🔗

기본 모델 파라미터와 LoRA 파라미터를 합쳐 추론 지연시간을 단축하려면 다음을 사용하세요:

pipe.fuse_lora()

LoRA 파라미터 융합 해제 ⛓️

fuse_lora() 효과를 되돌리려면:

pipe.unfuse_lora()

다른 LoRA 스케일과 작업 🎚️

출력에 대한 LoRA 영향력을 제어하려면:

pipe.fuse_lora(lora_scale=0.5)

FFusion 모델과 함께 작업하기 🔍

FFusion 모델을 로드하고 사용하는 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 후, 다음과 같이 추론을 수행할 수 있습니다:

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 📚

우리 저장소나 다가오는 CivitAI 저장소에서 원하는 모델을 선택할 수 있습니다. 사용 가능한 모델 리스트는 다음과 같으며 lora_model_id = "FFusion/400GB-LoraXL"입니다:

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 과정에 기반해 다양한 모델 간 텍스트 인코더의 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

• dynavisionXLAllInOneStylized_beta0411Bakedvae ✅ 텍스트 인코더 있음. 차이 0.0037841796875

• envyoverdrivexl_v11 🚫 텍스트 인코더 없음. SDXL 1.0 기본과 동일

• envypoodaxl01_v10 ✅ 텍스트 인코더 있음. 차이 0.0011358261108398438

• fantasticCharacters_v55 ✅ 텍스트 인코더 있음. 차이 0.00390625

• fenrisxl_V55 ✅ 텍스트 인코더 있음. 차이 0.0086822509765625

• fudukiMix_v10 ✅ 텍스트 인코더 있음. 차이 0.0011138916015625

• infinianimexl_v16 ✅ 텍스트 인코더 있음. 차이 0.0048828125

• juggernautXL_version1 ✅ 텍스트 인코더 있음. 차이 0.001953125

• LahMysteriousSDXL_v330 🚫 텍스트 인코더 없음. SDXL 1.0 기본과 동일

• mbbxlUltimate_v10RC 🚫 텍스트 인코더 없음. SDXL 1.0 기본과 동일

• miamodelSFWNSFWSDXL_v30 ✅ 텍스트 인코더 있음. 차이 0.0047607421875

• morphxl_v10 ✅ 텍스트 인코더 있음. 차이 0.001861572265625

• nightvisionXLPhotorealisticPortrait_beta0681Bakedvae ✅ 텍스트 인코더 있음. 차이 0.013885498046875

• osorubeshiAlphaXL_z ✅ 텍스트 인코더 있음. 차이 0.005615234375

• physiogenXL_v04 ✅ 텍스트 인코더 있음. 차이 0.00390625

• protovisionXLHighFidelity3D_beta0520Bakedvae ✅ 텍스트 인코더 있음. 차이 0.007568359375

• realitycheckXL_alpha11 ✅ 텍스트 인코더 있음. 차이 0.0015010833740234375

• realmixXL_v10 ✅ 텍스트 인코더 있음. 차이 0.0023899078369140625

• reproductionSDXL_v31 ✅ 텍스트 인코더 있음. 차이 0.00146484375

• rundiffusionXL_beta ✅ 텍스트 인코더 있음. 차이 0.00196075439453125

• samaritan3dCartoon_v40SDXL ✅ 텍스트 인코더 있음. 차이 0.0009765625

• sdvn6Realxl_detailface 🚫 텍스트 인코더 없음. SDXL 1.0 기본과 동일

• sdxl10ArienmixxlAsian_v10 ✅ 텍스트 인코더 있음. 차이 0.00048828125

• sdxlbaseNsfwFaces_sdxlNsfwFaces03 ✅ 텍스트 인코더 있음. 차이 0.008056640625

• sdxlFaetastic_v10 ✅ 텍스트 인코더 있음. 차이 0.0029296875

• sdxlFixedvaeFp16Remove_baseFxiedVaeV2Fp16 🚫 텍스트 인코더 없음. SDXL 1.0 기본과 동일

• sdxlNijiV4_sdxlNijiV4 ✅ 텍스트 인코더 있음. 차이 0.0009765625

• SDXLRonghua_v11 ✅ 텍스트 인코더 있음. 차이 0.0009765625

• sdxlUnstableDiffusers_v5UnchainedSlayer ✅ 텍스트 인코더 있음. 차이 0.001251220703125

• sdxlYamersAnimeUltra_yamersAnimeV2 ✅ 텍스트 인코더 있음. 차이 0.000732421875

• sdXL_v10VAEFix 🚫 텍스트 인코더 없음. SDXL 1.0 기본과 동일

• shikianimexl_v10 ✅ 텍스트 인코더 있음. 차이 0.0009765625

• spectrumblendx_v10 ✅ 텍스트 인코더 있음. 차이 0.0013065338134765625

• stableDiffusionXL_v30 🚫 텍스트 인코더 없음. SDXL 1.0 기본과 동일

• talmendoxlSDXL_v11Beta 🚫 텍스트 인코더 없음. SDXL 1.0 기본과 동일

• wizard_v10 ✅ 텍스트 인코더 있음. 차이 0.000244140625

🎉 감사 및 인용

커뮤니티의 지속적인 지원과 피드백에 깊이 감사드립니다. 함께 기계 학습의 가능성을 넓혀가고 있습니다!

다음 프로젝트 및 저자에게도 감사를 표하고자 합니다:

• ComfyUI: 작업에 수정하여 사용한 ComfyUI 프로젝트.

• kohya-ss/sd-scripts 및 bmaltais: 또한 kohya-ss/sd-scripts의 수정본을 포함.

• lora-inspector: lora-inspector 프로젝트 덕분에 얻은 이점.

• KohakuBlueleaf: 귀중한 기여에 특별 감사.

얼마나 ???

당신은 얼마나 많은 공간을 *.ckpt 과 *.safetensors 체크포인트에 낭비했는지 궁금하지 않았나요? 🤔 지금부터는 HowMuch가 체크포인트 낭비 공간을 알려드립니다!

😄 다소 불필요하지만 "가족 모두가 재미있게 쓸 수 있는" 디스크 공간 분석 도구를 즐기세요. 😄

개요

HowMuch는 파이썬 도구로 드라이브(또는 지정 디렉터리)를 스캔하여 특정 확장자(주로 .ckpt 및 .safetensors)의 파일들이 차지하는 총 공간을 보고합니다.

다음 정보를 출력합니다:

• 스캔한 각 드라이브 또는 디렉터리의 총 저장 용량

• .ckpt 및 .safetensors 파일들이 차지하는 공간

• 사용 가능한 여유 공간

• 이 데이터를 시각화한 깔끔한 막대 차트

설치

GitHub

PyPI에서

pip를 통해 손쉽게 설치할 수 있습니다:

pip install howmuch

소스에서

1. 저장소 클론:

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

2. 클론한 디렉터리로 이동 후 설치:

   cd HowMuch
   pip install .
   

사용법

인자 없이 실행하면 모든 드라이브를 스캔합니다:

howmuch

특정 디렉터리나 드라이브를 지정하려면:

howmuch --scan C:\

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Source Code Bulgaria Ltd & Black Swan Technologies가 자랑스럽게 관리합니다.

• 📧 이메일 문의: di@ffusion.ai - 지원 및 문의용.

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