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400GB-LoRA-XL-Repositório - FF.102 | Colossus XL 4.9b

9/8/2025

1:19:36 PM

Palavras-chave e Tags Relacionadas

repositório 400gb-lora-xl,anime,modelo base,ff.102 | colossus xl 4.9b,ffai,ffusion lora,ffusionxl-base,modelo lora combinado ffxl400,ocioso,lora,modelos extraídos lora,sdxl 1.0,modelos sdxl,lora estilo sdxl,estilos,tools

Escritório amarelo claro e arejado com estantes e mesa embutidas cinza claro, decorado no estilo cottagecore com detalhes em dourado claro e acessórios modernos.

Charmosa vila à beira-mar com inúmeros barcos de pesca azuis ancorados em um porto turquesa calmo, cercada por casas com telhados de telhas laranja e vegetação exuberante sob um céu claro.

Prompts Negativos Recomendados

oversaturated, underexposed, overexposed, logo, signature, lowres, blurry, ugly, mutilated, glitch, anime, cartoon, cgi, out of frame, poorly drawn, bad anatomy

Parâmetros Recomendados

samplers

DPM++ 2M SDE Exponential, Euler a, DPM++ SDE Karras, DPM++ 3M SDE Karras

steps

20 - 150

cfg

7 - 12

clip skip

resolution

1024x1280, 896x1152, 832x1152

vae

sdxl_vae (2).safetensors (495c9925a5)

other models

FFusionXL-BASE-v1 (095c6c4054), FFXL-400-v3-beta (13d23a532d), sd_xl_base_1.0 (31e35c80fc)

Dicas

Use força LoRA de 0.2 (sutil) a 2.2 (intensa) para controle estilístico preciso.

Fundir parâmetros LoRA com pipe.fuse_lora() pode acelerar a latência de inferência.

Reverta a fusão dos parâmetros LoRA com pipe.unfuse_lora() se necessário.

Ajuste a influência do LoRA via pipe.fuse_lora(lora_scale=0.5) para mistura personalizada.

LoRAs FFusion mantêm compatibilidade com a maioria dos modelos SDXL mesmo na força 1.0.

Recomendado fundir até 6 LoRAs simultaneamente com faixa de força 0.3 - 1.0 para integração segura.

Destaques da Versão

🔤 Diferença Encoder de Texto: 0.0255126953125
🌟 Configurações Recomendadas de Força 🌟

🎨 Visuais: Aumente até 2.2 para detalhes vibrantes e impressionantes.
🔗 Fusão de Loras: Mantenha entre 0.3 - 1.0 para integração fluida com 6 ou mais LoRAs

Projeto Colossus XL 4.9b

Magnitude média do peso UNet: 4.568710033548136

Força média do peso UNet: 0.011490048633110168

Magnitude média do peso Conv UNet: 4.686422974507504

Força média do peso Conv UNet: 0.006318520415330298

Magnitude média do peso Encoder de Texto (1): 4.542372008141457

Força média do peso Encoder de Texto (1): 0.013627137919592127

Magnitude média do peso Encoder de Texto (2): 5.046660361993415

Força média do peso Encoder de Texto (2): 0.011551470814687622

FF.102.colossusProjectXLSFW_49bExperimental.LORA.safetensors
https://civitai.com/models/147720?modelVersionId=213982

Patrocinadores do Criador

Bem-vindo ao repositório de modelos extraídos FFusion LoRA no Hugging Face & CivitAI! Explore uma coleção selecionada de modelos de Adaptação de Baixa Postura, projetados para fusão artística criativa e pesquisa.

Visite nossos modelos licenciados para uso comercial: FFusionXL-BASE, Modelo LoRA Combinado FFXL400.

Para suporte e consultas, envie e-mail para: di@ffusion.ai.

Conecte-se conosco no GitHub, Hugging Face e Civitai.

Visite nossos websites: FFusion.ai, FFAI.eu, 1e-2.com.

Modelos LoRA XL - Repositório CivitAI 🌠

Bem-vindo ao repositório de modelos extraídos FFusion LoRA no Hugging Face & CivitAI! Aqui, apresentamos uma coleção de modelos extraídos usando a técnica de Adaptação de Baixa Postura (LoRA) para fornecer um conjunto de dados rico para pesquisa e exploração adicional.

🌌 Universo FFusion de 🧪 Extrações Curadas de LoRA

Nossas LoRAs são cuidadosamente extraídas de vários modelos, permitindo que você combine estilos para criar fusão artística verdadeiramente única. Essas LoRAs extraídas não são cópias diretas; elas capturam a essência do modelo original, adicionando uma influência criativa "No estilo de" ou "Influenciado por" a obra original.

🧫 LoRAs Focados em Pesquisa

Por favor, note que todas as LoRAs extraídas FFusionAI são destinadas apenas para fins de pesquisa e não possuem licença para uso comercial. Incentivamos a utilização responsável e ética dessas LoRAs para avançar o campo da criação artística com IA.

⚠️ Avisos de Licença e Uso

Por favor, revise o acordo de licença completo antes de acessar ou usar os modelos.

A licença correta e permissões podem ser encontradas em:
https://huggingface.co/FFusion/
https://huggingface.co/FFusion/FFXL400/blob/main/LICENSE.md

"Pesos do Modelo: Os pesos usados para os modelos/loras são fornecidos "como estão." FFusion AI e Source Code Bulgaria não concedem direitos para uso comercial. Esses pesos são estritamente para testes e fins experimentais.

ORIGEM DAS LORAS:  

As LORAs e pesos fornecidos são extraídos de modelos SDXL (checkpoints). 

Todas as licenças, termos e condições estabelecidos pelo criador do checkpoint original devem ser respeitados e seguidos."

🔴 Os modelos e pesos disponíveis neste repositório são estritamente para fins de pesquisa e teste, com exceções indicadas abaixo. Não são geralmente destinados para uso comercial e dependem de cada LORA individual.

🔵 Exceção para Uso Comercial: Os modelos FFusionXL-BASE, FFusion-BaSE, di.FFUSION.ai-v2.1-768-BaSE-alpha e di.ffusion.ai.Beta512 são treinados pela FFusion AI usando imagens para as quais detemos licenças. Recomendamos aos usuários usar principalmente esses modelos para uma experiência mais segura. Esses modelos específicos são permitidos para uso comercial.

🔴 Aviso Legal: FFusion AI, em conjunto com Source Code Bulgaria Ltd e BlackswanTechnologies, não endossa nem garante o conteúdo produzido pelos pesos de cada LORA. Existe potencial para gerar conteúdo NSFW ou ofensivo. Coletivamente, nós expressamente isentamos responsabilidade pelos resultados e conteúdo produzidos por esses pesos.

🔴 Agradecimento: O modelo FFusionXL-BASE é uma versão única desenvolvida pela FFusion AI. Os direitos sobre ele e modificações associadas pertencem à FFusion AI e Source Code Bulgaria Ltd. Assegure a adesão a esta licença e a quaisquer condições impostas pela Stability AI Ltd para os modelos referenciados.

Flexibilidade Avançada para LoRA

Faixa Dinâmica: Desperte todo o potencial das suas imagens com nossas configurações flexíveis de LoRA, oferecendo um amplo espectro que vai de 0.2 para nuances sutis até 2.2 para transformações intensas. Essa faixa estendida supera limitações padrão, proporcionando controle inigualável para ajustar visuais exatamente conforme suas especificações.

Customização Sem Igual

Diferente dos modelos convencionais que limitam a força do LoRA a uma faixa estreita, a FFusionAI proporciona flexibilidade sem paralelo. Ajuste a força LoRA de 0.2 para efeitos sutis até 2.2 para transformações intensas. Essa faixa estendida garante que você tenha as ferramentas para alcançar a mistura estilística perfeita, independentemente do modelo base ou resultado desejado.

🌟 Configurações Recomendadas de Força para FF100+ 🌟

🎨 Visuais: Aumente até 2.2 para detalhes vibrantes e impressionantes.

🔗 Fusão de Loras: Mantenha entre 0.3 e 1.0 para integração segura e fluida com até 6 LoRas FF do FF100 para cima.

📚 Modelo Base Principal para Testes:

📢 ATUALIZAÇÃO: 22/10/23 📆

🌟 Apresentando nosso próximo lote de LoRAs numerados FF.100 a FF.176!

📈 Tamanho novo otimizado: ~200 - 400MB (dependendo do treinamento original dos modelos e pesos)
🏷️ Nova nomeação: Experiência otimizada no Hugging Face para inferência e testes mais rápidos.

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)

O formato de nomeação do CivitAI permanece o mesmo.
Carregamento do CivitAI no diffusers

Todo: 🔄 Sincronizar Repositório CivitAI: Atualizado até FF98

Últimos FF60-FF98

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Model: pyrosSDModelsBlowjob_v0122022steps - Status: Text encoder is same.
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Model: realvisxlV10_v10VAE - Status: Text encoder is different. 0.0029296875
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Model: sdvn6Realxl_detailface - Status: Text encoder is same.
Model: sdxlNuclearGeneralPurposeSemi_v10 - Status: Text encoder is different. 0.003021240234375
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Text Encoder (1) weight average strength: 0.012911755181541458
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UNet Conv weight average strength: 0.004791491470688117
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Text Encoder (1) weight average strength: 0.012984716052686607
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Text Encoder: Not Found
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Model: FF.88.RealitiesEdgeXL_30.lora.safetensors
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Text Encoder (1) weight average strength: 0.013183793628117942
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Text Encoder (2) weight average strength: 0.01033219734045475
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Model: FF.89.realisticStockPhoto_v10.lora.safetensors
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UNet weight average strength: 0.01060077238986419
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UNet Conv weight average strength: 0.005094057992644391
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Text Encoder (1) weight average strength: 0.012775584451815206
Text Encoder (2) weight average magnitude: 3.8534473782218375
Text Encoder (2) weight average strength: 0.009703626948148766
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Model: FF.90.realisticFreedomSFW_alpha.lora.safetensors
UNet weight average magnitude: 4.570225351823505
UNet weight average strength: 0.011338880456799554
UNet Conv weight average magnitude: 6.107921122775599
UNet Conv weight average strength: 0.005313926393612039
Text Encoder (1) weight average magnitude: 3.9145800451769137
Text Encoder (1) weight average strength: 0.012987243885510853
Text Encoder (2) weight average magnitude: 3.9456476675702756
Text Encoder (2) weight average strength: 0.010086475486504298
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Model: FF.91.realcartoonXL_v2.lora.safetensors
UNet weight average magnitude: 4.264556294830096
UNet weight average strength: 0.010837268212782766
UNet Conv weight average magnitude: 5.775273580445967
UNet Conv weight average strength: 0.004823115907624419
Text Encoder (1) weight average magnitude: 3.868685000881062
Text Encoder (1) weight average strength: 0.012967535154814412
Text Encoder (2) weight average magnitude: 3.8942008722126786
Text Encoder (2) weight average strength: 0.009956078788817995
----------------------------
Model: FF.92.pyrosSDModelsBlowjob_v0122022steps.lora.safetensors
UNet weight average magnitude: 4.29299465986103
UNet weight average strength: 0.011065152509191439
UNet Conv weight average magnitude: 6.148179389228268
UNet Conv weight average strength: 0.005785365500822891
Text Encoder: Not Found
----------------------------
Model: FF.93.pyrosNSFWSDXL_v013e6.lora.safetensors
UNet weight average magnitude: 4.462978487594761
UNet weight average strength: 0.011458003048327881
UNet Conv weight average magnitude: 6.365678967519903
UNet Conv weight average strength: 0.006252718402740558
Text Encoder: Not Found
----------------------------
Model: FF.94.nightvisionXLPhotorealisticPortrait_v0743ReleaseBakedvae.lora.safetensors
UNet weight average magnitude: 4.30821859959078
UNet weight average strength: 0.01092674471500856
UNet Conv weight average magnitude: 5.760595716272804
UNet Conv weight average strength: 0.0047913433799900915
Text Encoder (1) weight average magnitude: 4.082814836813033
Text Encoder (1) weight average strength: 0.013277437149876429
Text Encoder (2) weight average magnitude: 4.269554751742187
Text Encoder (2) weight average strength: 0.0104525629385582
----------------------------
Model: FF.95.newone_v10.lora.safetensors
UNet weight average magnitude: 3.9863974933790827
UNet weight average strength: 0.010221166935769414
UNet Conv weight average magnitude: 5.591587011383119
UNet Conv weight average strength: 0.004544408523927106
Text Encoder (1) weight average magnitude: 3.826913276992613
Text Encoder (1) weight average strength: 0.012515731668562081
Text Encoder (2) weight average magnitude: 3.7789877235680827
Text Encoder (2) weight average strength: 0.008847150427050579
----------------------------
Model: FF.96.MOHAWK_v10BETA.lora.safetensors
UNet weight average magnitude: 4.13427196290026
UNet weight average strength: 0.010604709463386349
UNet Conv weight average magnitude: 5.906059771550209
UNet Conv weight average strength: 0.005266774851315859
Text Encoder (1) weight average magnitude: 3.8816106810049615
Text Encoder (1) weight average strength: 0.013007851116722372
Text Encoder (2) weight average magnitude: 3.795246249757246
Text Encoder (2) weight average strength: 0.009741588405668723
----------------------------
Model: FF.97.juggernautXL_version4.lora.safetensors
UNet weight average magnitude: 4.351658373013424
UNet weight average strength: 0.01097575598820061
UNet Conv weight average magnitude: 5.7254163997882515
UNet Conv weight average strength: 0.0048427100518286656
Text Encoder (1) weight average magnitude: 3.98009165065858
Text Encoder (1) weight average strength: 0.013189073899460014
Text Encoder (2) weight average magnitude: 4.452439746998783
Text Encoder (2) weight average strength: 0.010877184808674183
----------------------------
Model: FF.98.sdxlYamersRealism_version2.lora.safetensors
UNet weight average magnitude: 4.229406260655774
UNet weight average strength: 0.01076863108078825
UNet Conv weight average magnitude: 5.653783535189452
UNet Conv weight average strength: 0.004649401315378378
Text Encoder (1) weight average magnitude: 3.958945306529754
Text Encoder (1) weight average strength: 0.013064685133728026
Text Encoder (2) weight average magnitude: 3.9970537933453656
Text Encoder (2) weight average strength: 0.01012922219208529
----------------------------

📦 Modelos Base

Os seguintes modelos serviram de base para nossas extrações:

🌟 Modelos Recomendados para Inferência

Para aqueles em busca dos modelos ideais para suas tarefas de inferência, recomendamos especialmente:

FFusionXL-BASE - Nosso modelo base exclusivo, minuciosamente treinado com imagens licenciadas.
Modelo LoRA Combinado FFXL400 🚀 - Uma mistura galáctica de poder e precisão no universo dos modelos LoRA.

Fique tranquilo, nossas LoRAs, mesmo na força 1.0, mantêm compatibilidade com a maioria dos modelos SDXL atuais.

🔍 Detalhes da Extração

Variantes: Cada modelo base foi extraído em 4-5 variantes distintas.
Profundidade da Extração: Os modelos carregados aqui contêm aproximadamente 70% dos dados extraídos. Essas extrações resultam num tamanho de conjunto de dados em torno de 400 GB.
Precisão: Experimentamos tanto float32 quanto float64 para resultados ótimos de extração.
Medida das Diferenças: Singular Value Decomposition (SVD) foi utilizada para medir diferenças entre os modelos originais e afinados. Um limiar de 1e-3 foi usado comummente, embora em alguns casos 1e-5 e 1e-2 também tenham sido testados.
Parâmetros da Demonstração: Para nossa demonstração, utilizamos "conv_dim": 256 e "conv_alpha": 256.

⚙️ Notas Técnicas

A maioria dos modelos SDXL nesta coleção não são tradicionalmente "treinados." Em vez disso, são mesclados a partir de versões anteriores do SDXL 0.9 ou criados usando outros métodos com ajuda do Comfy UI.
Nota importante para os usuários: todos os modelos salvos com Comfy adicionam uma chave extra text_model.encoder.text_model.embeddings.position_ids. Fizemos ajustes necessários para garantir compatibilidade com os scripts atuais de Kohoya.

📈 Casos de Uso

Esses modelos extraídos destinam-se a pesquisa e testes. Podem ser particularmente úteis para:

Investigar o potencial de mesclar múltiplos LoRAs.
Experimentos de ponderação com 1-5 LoRAs simultaneamente.
Explorar as diferenças e similaridades entre LoRAs extraídos de diferentes modelos base.

Modelos Extraídos FFusion LoRA - Guia de Uso 🧠

Bem-vindo ao guia técnico para usar os modelos extraídos FFusion LoRA. Este documento orienta você pelos passos necessários para fundir parâmetros LoRA, carregar checkpoints e realizar inferência.

Fundindo Parâmetros LoRA 🔗

Para mesclar os parâmetros LoRA com os parâmetros originais do(s) modelo(s) subjacente(s), levando a uma potencial aceleração na latência de inferência:

pipe.fuse_lora()

Desfazendo a Fusão dos Parâmetros LoRA ⛓️

Para reverter os efeitos de fuse_lora():

pipe.unfuse_lora()

Trabalhando com Diferentes Escalas LoRA 🎚️

Para controlar a influência dos parâmetros LoRA nas saídas:

pipe.fuse_lora(lora_scale=0.5)

Trabalhando com Modelos FFusion 🔍

Veja como carregar e utilizar nossos modelos FFusion:

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

Executando Inferência 🖼️

Após carregar o modelo desejado, você pode realizar a inferência da seguinte forma:

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

Biblioteca de Modelos LoRA Disponíveis 📚

Você pode escolher qualquer um dos modelos do nosso repositório no Hugging Face ou no próximo repositório no CivitAI. Aqui está uma lista de modelos disponíveis com lora_model_id = "FFusion/400GB-LoraXL":

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

📊 Visão Geral das Diferenças do Encoder de Texto

Baseado no processo de extração, observamos as seguintes diferenças no encoder de texto entre vários modelos:

bluePencilXL_v021 ✅ Encoder de texto disponível. Diferença de 0.00140380859375
sdvn7Realartxl_beta2 ✅ Encoder de texto disponível. Diferença de 0.00362396240234375
4Guofeng4XL_v1125D 🚫 Encoder de texto indisponível. Igual ao Base SDXL 1.0
ambienceSDXL_a1 ✅ Encoder de texto disponível. Diferença de 0.003082275390625
angraSDXL10_v22 ✅ Encoder de texto disponível. Diferença de 0.001953125
animagineXL_v10 🚫 Encoder de texto indisponível. Igual ao Base SDXL 1.0
animeArtDiffusionXL_alpha3 🚫 Encoder de texto indisponível. Igual ao Base SDXL 1.0
astreapixieXLAnime_v16 ✅ Encoder de texto disponível. Diferença de 0.0029296875
bluePencilXL_v010 ✅ Encoder de texto disponível. Diferença de 0.00177001953125
breakdomainxl_v03d ✅ Encoder de texto disponível. Diferença de 0.0013427734375
canvasxl_Bfloat16V002 ✅ Encoder de texto disponível. Diferença de 0.00390625
cherryPickerXL_v20 ✅ Encoder de texto disponível. Diferença de 0.0016450881958007812
copaxTimelessxlSDXL1_v44 🚫 Encoder de texto indisponível. Igual ao Base SDXL 1.0
counterfeitxl_v10 ✅ Encoder de texto disponível. Diferença de 0.001708984375
crystalClearXL_ccxl ✅ Encoder de texto disponível. Diferença de 0.0012865066528320312
deepblueXL_v006 ✅ Encoder de texto disponível. Diferença de 0.00200653076171875
dreamshaperXL10_alpha2Xl10 🚫 Encoder de texto indisponível. Igual ao Base SDXL 1.0
duchaitenAiartSDXL_v10 🚫 Encoder de texto indisponível. Igual ao Base SDXL 1.0
dynavisionXLAllInOneStylized_beta0371Bakedvae ✅ Encoder de texto disponível. Diferença de 0.00321197509765625
dynavisionXLAllInOneStylized_beta0411Bakedvae ✅ Encoder de texto disponível. Diferença de 0.0037841796875
envyoverdrivexl_v11 🚫 Encoder de texto indisponível. Igual ao Base SDXL 1.0
envypoodaxl01_v10 ✅ Encoder de texto disponível. Diferença de 0.0011358261108398438
fantasticCharacters_v55 ✅ Encoder de texto disponível. Diferença de 0.00390625
fenrisxl_V55 ✅ Encoder de texto disponível. Diferença de 0.0086822509765625
fudukiMix_v10 ✅ Encoder de texto disponível. Diferença de 0.0011138916015625
infinianimexl_v16 ✅ Encoder de texto disponível. Diferença de 0.0048828125
juggernautXL_version1 ✅ Encoder de texto disponível. Diferença de 0.001953125
LahMysteriousSDXL_v330 🚫 Encoder de texto indisponível. Igual ao Base SDXL 1.0
mbbxlUltimate_v10RC 🚫 Encoder de texto indisponível. Igual ao Base SDXL 1.0
miamodelSFWNSFWSDXL_v30 ✅ Encoder de texto disponível. Diferença de 0.0047607421875
morphxl_v10 ✅ Encoder de texto disponível. Diferença de 0.001861572265625
nightvisionXLPhotorealisticPortrait_beta0681Bakedvae ✅ Encoder de texto disponível. Diferença de 0.013885498046875
osorubeshiAlphaXL_z ✅ Encoder de texto disponível. Diferença de 0.005615234375
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stableDiffusionXL_v30 🚫 Encoder de texto indisponível. Igual ao Base SDXL 1.0
talmendoxlSDXL_v11Beta 🚫 Encoder de texto indisponível. Igual ao Base SDXL 1.0
wizard_v10 ✅ Encoder de texto disponível. Diferença de 0.000244140625

🎉 Agradecimentos & Citações

Um grande agradecimento à comunidade pelo apoio contínuo e feedback. Juntos, estamos ampliando os limites do que é possível com aprendizado de máquina!

Gostaríamos também de reconhecer e creditar os seguintes projetos e autores:

ComfyUI: Usamos e modificamos partes do ComfyUI para nosso trabalho.
kohya-ss/sd-scripts e bmaltais: Nosso trabalho também incorpora modificações de kohya-ss/sd-scripts.
lora-inspector: Beneficiamo-nos do projeto lora-inspector.
KohakuBlueleaf: Menção especial a KohakuBlueleaf por suas contribuições valiosas.

Quanto ???

Você já se perguntou, "Quanto espaço eu desperdicei em *.ckpt e *.safetensors checkpoints?" 🤔 Apresente o HowMuch: Checando espaço desperdiçado em checkpoints desde... agora!

😄 Aproveite esta ferramenta um tanto desnecessária, mas "divertida para toda a família" DiskSpaceAnalyzer. 😄

Visão Geral

HowMuch é uma ferramenta Python projetada para escanear seus drives (ou um diretório especificado) e reportar o total de espaço usado por arquivos com extensões específicas, principalmente .ckpt e .safetensors.

Ela gera:

Capacidade total de armazenamento de cada drive ou diretório escaneado.
Espaço ocupado pelos arquivos .ckpt e .safetensors.
Espaço livre disponível.
Um gráfico de barras visualizando os dados acima.

Instalação

GitHub

Via PyPI

Você pode instalar facilmente o HowMuch via pip:

pip install howmuch

Da Fonte

Clone o repositório:

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

Navegue até o diretório clonado e instale:
```
cd HowMuch
pip install .
```

Uso

Execute a ferramenta sem argumentos para escanear todos os drives:

howmuch

Ou especifique um diretório ou drive para escanear:

howmuch --scan C:

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