LoRA XL 모델 - CivitAI 저장소 🌠

Hugging Face 및 CivitAI에서 FFusion LoRA 추출 모델 저장소에 오신 것을 환영합니다! 여기서는 Low-Rank Adaptation (LoRA) 기술을 사용하여 추출된 모델 컬렉션을 제공하며, 연구 및 추가 탐색을 위한 풍부한 데이터셋을 제공합니다.

🌌 FFusion의 🧪 엄선된 LoRA 추출 우주

저희의 LoRA는 다양한 모델에서 신중하게 추출되어, 스타일을 혼합하고 조합하여 진정으로 독창적이며 예술적인 융합을 만들 수 있습니다. 이 추출된 LoRA는 단순 복제물이 아니라 원본 모델의 본질을 포착하여 "~스타일" 또는 "~영향받음"의 창조적 영향을 추가합니다.

🧫 연구 중심 LoRA

모든 FFusionAI 추출 LoRA는 연구 목적으로만 사용되며 상업적 사용에 대한 라이선스가 없음을 알려드립니다. 책임감 있고 윤리적인 활용을 통해 AI 기반 아트 제작 분야의 발전을 촉진하시길 권장합니다.

⚠️ 라이선스 및 사용 면책

모델 사용 전 반드시 전체 라이선스 계약서를 검토해 주십시오.

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

"모델 가중치: 모델/loRA에 사용된 가중치는 "있는 그대로" 제공됩니다. FFusion AI와 Source Code Bulgaria는 상업적 사용에 대한 권리를 부여하지 않습니다. 이 가중치는 테스트 및 실험 목적에만 엄격히 사용됩니다.

LoRA 출처:

제공된 LoRA와 가중치는 SDXL 모델(체크포인트)에서 추출되었습니다.

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

🔴 이 저장소의 모델과 가중치는 연구 및 테스트 목적으로만 엄격히 제공되며, 아래에 명시된 예외를 제외하고 일반적인 상업적 사용 목적이 아닙니다. 사용은 각 LoRA에 따라 다릅니다.

🔵 상업적 사용 예외: FFusionXL-BASE, FFusion-BaSE, di.FFUSION.ai-v2.1-768-BaSE-alpha, 및 di.ffusion.ai.Beta512 모델은 FFusion AI가 라이선스를 보유한 이미지로 학습되었습니다. 사용자에게는 안전한 사용을 위해 주로 이러한 모델을 권장하며, 해당 모델은 상업적 사용이 허가됩니다.

🔴 면책 조항: FFusion AI는 Source Code Bulgaria Ltd 및 BlackswanTechnologies와 협력하여 각 LoRA 가중치로 생성된 콘텐츠에 대해 내용의 품질이나 적절성을 보장하거나 승인하지 않습니다. NSFW 또는 불쾌감을 유발하는 콘텐츠 생성 가능성이 있습니다. 이에 대한 결과와 콘텐츠에 대해 저희는 책임을 지지 않습니다.

🔴 저작권 안내: FFusionXL-BASE 모델은 FFusion AI가 독자적으로 개발한 버전입니다. 이 모델과 수정 사항은 FFusion AI 및 Source Code Bulgaria Ltd에 소유권이 있습니다. Stability AI Ltd의 조건도 반드시 준수해야 합니다.

향상된 LoRA 유연성

• 동적 범위: 0.2부터 미묘한 효과, 2.2까지 강렬한 변환을 제공하는 유연한 LoRA 설정으로 이미지의 잠재력을 최대한 발휘하십시오. 이 확장된 범위는 표준 한계를 넘어 세밀한 조정이 가능합니다.

비교할 수 없는 맞춤화

기존 모델들이 LoRA 강도를 제한된 범위로만 설정하는 반면, FFusionAI는 전례 없는 유연성을 제공합니다. 0.2의 미묘한 효과부터 2.2의 강렬한 변환까지 자유롭게 조정할 수 있습니다. 이 확장된 범위는 기본 모델이나 원하는 결과에 관계없이 완벽한 스타일 조합을 달성할 수 있는 도구를 제공합니다.

🌟 FF100+ 권장 강도 설정 🌟

🎨 비주얼: 선명하고 강렬한 디테일을 위해 최대 2.2까지 강화.

🔗 로라 융합: FF100 이상 6개 로라까지 0.3~1.0 범위 유지로 부드럽고 안전한 통합 보장.

📚 테스트용 기본 모델:

• Hugging Face: FFusionXL-BASE

• CivitAI: FFusionXL-BASE

📢 업데이트: 23년 10월 22일 📆

🌟 번호가 붙은 새로운 LoRA 시리즈 FF.100 부터 FF.176를 소개합니다!

📈 최적화된 크기: 약 200 - 400MB (원본 모델 훈련 및 가중치에 따라 다름)
🏷️ 새 이름 체계: 빠른 추론과 테스트를 위한 Hugging Face에서 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 규칙은 동일하게 유지됩니다.
diffusers에서 CivitAI 불러오기

작업 예정: 🔄 CivitAI 저장소 동기화: FF98까지 최신 상태 유지

최신 FF60-FF98

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모델: 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
----------------------------
모델: 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
----------------------------
모델: 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
----------------------------
모델: 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
----------------------------
모델: 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
----------------------------
모델: 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
----------------------------
모델: 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
----------------------------
모델: 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
----------------------------
모델: 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
----------------------------
모델: 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
----------------------------
모델: 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
----------------------------
모델: 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
----------------------------
모델: 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
----------------------------
모델: 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
----------------------------
모델: 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
----------------------------
모델: 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
----------------------------
모델: 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
----------------------------
모델: 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
----------------------------
모델: 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
----------------------------
모델: 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
----------------------------
모델: 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
----------------------------
모델: 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
----------------------------
모델: 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
----------------------------
모델: 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
----------------------------
모델: 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
----------------------------
모델: 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
----------------------------
모델: 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
----------------------------
모델: 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
----------------------------
모델: 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
----------------------------
모델: 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
----------------------------
모델: 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
----------------------------
모델: 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
----------------------------
모델: 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
----------------------------
모델: 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 모델

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

이상적인 추론을 위해 특히 권장하는 모델은 다음과 같습니다:

• FFusionXL-BASE - 라이선스가 있는 이미지로 세심하게 훈련한 시그니처 기본 모델입니다.

• FFXL400 통합 LoRA 모델 🚀 - LoRA 모델 세계에서 강력함과 정밀함을 융합한 은하계급 모델입니다.

무게가 1.0인 LoRA도 대부분 현재의 SDXL 모델과 호환됨을 보장합니다.

🔍 추출 상세 정보

• 변형: 각 기본 모델은 4~5개의 별도 변형으로 추출되었습니다.

• 추출 깊이: 이곳에 업로드된 모델은 약 70% 데이터가 추출되어 있으며, 데이터 집합 크기는 약 400GB입니다.

• 정밀도: 최적의 추출 결과를 위해 float32와 float64 모두 실험하였습니다.

• 차이 측정: 원본과 조정된 모델 간 차이를 측정하기 위해 특이값 분해(SVD)를 사용했습니다. 일반적으로 1e-3 임계값이 사용되었고, 경우에 따라 1e-5 및 1e-2이 테스트되었습니다.

• 시연 파라미터: 시연에서는 "conv_dim": 256 및 "conv_alpha": 256을 사용하였습니다.

⚙️ 기술 노트

• 이 컬렉션의 대부분 SDXL 모델은 전통적인 의미의 "훈련"이 아니라 이전 SDXL 0.9 버전과 Comfy UI를 활용한 다른 방법으로 병합 또는 생성되었습니다.

• 사용자 주의사항: Comfy로 저장된 모든 모델에는 추가 키 text_model.encoder.text_model.embeddings.position_ids가 포함되어 있습니다. 현재 Kohoya 스크립트와의 호환을 위해 필요한 조정이 이루어졌습니다.

📈 사용 사례

이 추출된 모델들은 연구 및 테스트용입니다. 특히 다음과 같은 용도에 유용합니다:

• 여러 LoRA를 융합 가능성을 조사.

• 1~5개의 LoRA를 동시에 가중치 조합 실험.

• 다른 기본 모델에서 추출한 LoRA 간 차이와 유사성을 탐험.

FFusion LoRA 추출 모델 - 사용 가이드 🧠

FFusion LoRA 추출 모델 사용을 위한 기술 가이드에 오신 것을 환영합니다. 이 문서에서는 LoRA 파라미터 융합, 체크포인트 로드, 추론 실행 단계를 안내합니다.

LoRA 파라미터 융합 🔗

원본 모델 파라미터와 LoRA 파라미터를 합쳐 추론 지연을 줄이려면 다음을 사용하세요:

pipe.fuse_lora()

LoRA 파라미터 분리 ⛓️

fuse_lora() 효과를 되돌리려면 다음을 사용합니다:

pipe.unfuse_lora()

다른 LoRA 스케일 조절 🎚️

출력에 대한 LoRA 파라미터 영향력을 조절하려면:

pipe.fuse_lora(lora_scale=0.5)

FFusion 모델 사용법 🔍

FFusion 모델을 로드하고 활용하는 방법은 다음과 같습니다:

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 모델 로드 후 추론은 다음과 같이 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 📚

Hugging Face 또는 곧 CivitAI에서 저장소 내 모델 중 선택할 수 있습니다. lora_model_id = "FFusion/400GB-LoraXL"인 모델 목록은 다음과 같습니다:

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 기반하여 다양한 모델 간의 텍스트 인코더 차이는 다음과 같습니다:

• 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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• fantasticCharacters_v55 ✅ 텍스트 인코더 있음. 차이 0.00390625

• fenrisxl_V55 ✅ 텍스트 인코더 있음. 차이 0.0086822509765625

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• LahMysteriousSDXL_v330 🚫 텍스트 인코더 없음. SDXL 1.0 기본과 동일

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• 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

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• 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

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• 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

지속적인 지원과 피드백에 대해 커뮤니티에 큰 감사를 드립니다. 함께 머신러닝의 가능성을 확장하고 있습니다!

다음 프로젝트와 저자들에게도 인정을 표합니다:

• ComfyUI: 작업에 ComfyUI의 일부를 사용 및 수정했습니다.

• kohya-ss/sd-scripts 및 bmaltais: kohya-ss/sd-scripts의 수정 사항을 일부 포함했습니다.

• lora-inspector: lora-inspector 프로젝트에서 도움을 받았습니다.

• KohakuBlueleaf: 소중한 기여에 대해 특별히 언급합니다.

얼마나 ???

"*.ckpt"와 "*.safetensors" 체크포인트 공간을 얼마나 낭비했는지 자문해보신 적 있나요?" 🤔 지금부터 HowMuch를 만나보세요: 체크포인트 낭비 공간 검사 도구입니다!

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

개요

HowMuch는 Python 도구로, 드라이브 또는 지정 디렉토리를 스캔하여 특정 확장자를 가진 파일(주로 .ckpt와 .safetensors)이 차지한 전체 공간을 보고합니다.

출력 내용:

• 각 스캔된 드라이브 또는 디렉토리의 총 저장 용량.

• .ckpt 및 .safetensors 파일이 점유한 공간.

• 사용 가능한 여유 공간.

• 위 데이터를 시각화한 깔끔한 막대 그래프.

설치

GitHub

PyPI에서

pip을 사용해 간단히 설치할 수 있습니다:

pip install howmuch

소스에서 설치

1. 저장소 복제:

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

2. 클론한 디렉터리로 이동 후 설치:

   cd HowMuch
   pip install .
   

사용법

아무 인자 없이 실행하여 모든 드라이브를 스캔합니다:

howmuch

또는 특정 디렉터리/드라이브를 지정하여 스캔할 수 있습니다:

howmuch --scan C:

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