LoRA XL 模型 - CivitAI 資料庫 🌠

歡迎嚟到 Hugging Face 同 CivitAI 上嘅 FFusion LoRA 提取模型資源庫！呢度我哋展示咗一系列用低秩適應（LoRA）技術提取嘅模型，提供豐富嘅數據集俾研究同進一步探索用途。

🌌 FFusion 精選 🧪 精選 LoRA 提取 宇宙

我哋嘅 LoRAs 係由多款模型中 精心提取，俾你可以 混合搭配 風格，創造出 真正獨特 同藝術感十足嘅融合效果。呢啲提取嘅 LoRAs 唔係直接複製；佢哋捕捉咗原始模型嘅 精髓，添入咗創意元素，例如 「風格似」 或 「受到⋯⋯影響」。

🧫 以研究為主嘅 LoRAs

請注意，所有 FFusionAI 提取嘅 LoRAs 只用於 研究用途，未經授權唔可以商業使用。我哋鼓勵大家 負責任 同 倫理地利用 呢啲 LoRAs，推動 AI 藝術創作領域嘅發展。

⚠️ 授權及使用聲明

請務必先閱讀完整嘅 授權協議 再進行模型下載或使用。

正確嘅授權和許可詳情可參閱：
https://huggingface.co/FFusion/
https://huggingface.co/FFusion/FFXL400/blob/main/LICENSE.md

「模型權重：模型／LoRA 使用嘅權重係 "按原樣" 提供。FFusion AI 同 Source Code Bulgaria 唔授權用於商業用途。呢啲權重嚴格用於測試同實驗目的。

LoRAs 來源：

提供嘅 LoRAs 同權重係從 SDXL 模型（檢查點）提取而來。

必須尊重同遵守原檢查點創作者設立嘅所有授權、條款及條件。」

🔴 資料庫內嘅模型同權重 嚴格只用於研究同測試目的，以下註明例外情況。整體唔適合商業用途，視各 LoRA 狀況而定。

🔵 商業使用例外： FFusionXL-BASE、FFusion-BaSE、di.FFUSION.ai-v2.1-768-BaSE-alpha 同 di.ffusion.ai.Beta512 模型由 FFusion AI 以持有授權嘅圖片訓練。建議用戶優先使用呢啲模型，享受更安全嘅體驗。呢啲模型容許商業用途。

🔴 免責聲明： FFusion AI 聯同 Source Code Bulgaria Ltd 同 BlackswanTechnologies 唔保證或支持由各 LoRA 權重產生嘅內容，有可能生成 NSFW 或冒犯內容。我哋明確不負任何結果及內容責任。

🔴 致謝： FFusionXL-BASE 模型係 FFusion AI 獨家開發版本。相關權利屬 FFusion AI 同 Source Code Bulgaria Ltd 持有。請確保遵循此授權及 Stability AI Ltd 對參考模型嘅條件。

增強 LoRA 彈性

• 動態範圍：用我哋靈活嘅 LoRA 設定充分發揮圖片潛能，提供由 0.2（細微效果）到 2.2（強烈變化）嘅廣泛範圍。呢個擴展範圍超越標準限制，讓你無與倫比地精準控制視覺效果，達到理想風格。

無比自訂化

唔同於傳統模型限制 LoRA 強度於狹窄範圍，FFusionAI 提供前所未有嘅靈活度。可從 0.2（細微效果）調整至 2.2（強烈變化）。此擴展範圍確保無論基礎模型或目標效果，均能達至完美風格混合。

🌟 FF100+ 推薦強度設定 🌟

🎨 視覺效果：最高提升至 2.2，呈現鮮明生動細節。

🔗 融合 LoRA：保持於 0.3 - 1.0，與多於 6 個 FF LoRA 安全整合。

📚 主要基礎測試模型：

• Hugging Face: FFusionXL-BASE

• CivitAI: FFusionXL-BASE

📢 更新：2023/10/22 📆

🌟 推出即將發佈嘅 LoRA 批次編號由 FF.100 至 FF.176！

📈 優化大小：約 200 - 400MB（視原始模型訓練及權重而定）
🏷️ 新命名：為加快推理同測試，於 Hugging Face 提供更優化體驗。

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 命名格式保持不變。
從 CivitAI 加載到 diffusers

待辦事項：🔄 同步 CivitAI Repo：更新至 FF98

最新 FF60-FF98

模型: sdxlYamersRealism_version2 - 狀態: 文本編碼器不同。0.0048828125
模型: animeChangefulXL_v10ReleasedCandidate - 狀態: 文本編碼器不同。0.00390625
模型: brixlAMustInYour_v20Banu - 狀態: 文本編碼器不同。0.001434326171875
模型: cinemaxAlphaSDXLCinema_alpha1 - 狀態: 文本編碼器不同。0.00311279296875
模型: copaxTimelessxlSDXL1_v5 - 狀態: 文本編碼器相同。
模型: dreamshaperXL10_alpha2Xl10 - 狀態: 文本編碼器相同。
模型: endjourneyXL_v11 - 狀態: 文本編碼器不同。0.0029296875
模型: explicitFreedomNSFW_beta - 狀態: 文本編碼器不同。0.001220703125
模型: FinalAnimeCG_mk2a2 - 狀態: 文本編碼器不同。0.00390625
模型: formulaxlXLComfyui_v20Pruned - 狀態: 文本編碼器不同。0.002643585205078125
模型: furtasticxl_BetaEPOCHS3 - 狀態: 文本編碼器不同。0.013824462890625
模型: galaxytimemachinesGTM_xlplusV10 - 狀態: 文本編碼器不同。0.0012865066528320312
模型: hassakuSfwNsfwAlphav_alphaV02 - 狀態: 文本編碼器不同。0.00390625
模型: juggernautXL_version4 - 狀態: 文本編碼器不同。0.0019378662109375
模型: MOHAWK_v10BETA - 狀態: 文本編碼器不同。0.00103759765625
模型: newone_v10 - 狀態: 文本編碼器不同。0.001190185546875
模型: nightvisionXLPhotorealisticPortrait_v0743ReleaseBakedvae - 狀態: 文本編碼器不同。0.009429931640625
模型: pyrosNSFWSDXL_v013e6 - 狀態: 文本編碼器相同。
模型: pyrosSDModelsBlowjob_v0122022steps - 狀態: 文本編碼器相同。
模型: realisticFreedomSFW_alpha - 狀態: 文本編碼器不同。0.0011749267578125
模型: realisticStockPhoto_v10 - 狀態: 文本編碼器不同。0.0011444091796875
模型: RealitiesEdgeXLANIME_20 - 狀態: 文本編碼器不同。0.0018310546875
模型: RealitiesEdgeXL_30 - 狀態: 文本編碼器不同。0.004150390625
模型: realvisxlV10_v10VAE - 狀態: 文本編碼器不同。0.0029296875
模型: samaritan3dCartoon_v40SDXL - 狀態: 文本編碼器不同。0.00390625
模型: sdvn6Realxl_detailface - 狀態: 文本編碼器相同。
模型: sdxlNuclearGeneralPurposeSemi_v10 - 狀態: 文本編碼器不同。0.003021240234375
模型: sdxlUnstableDiffusers_v6StabilityEater - 狀態: 文本編碼器不同。0.0029296875
模型: sdxlYamersRealism_version2 - 狀態: 文本編碼器不同。0.0048828125
模型: unsafexl_v20 - 狀態: 文本編碼器不同。0.068359375
模型: venusxl_v11 - 狀態: 文本編碼器不同。0.0013863444328308105
模型: xlYamersCartoonArcadia_v1 - 狀態: 文本編碼器不同。0.0029296875
模型: FFusionXL-BASE-v1 - 狀態: 文本編碼器不同。0.032245635986328125
模型: FFXL-400-v2 - 狀態: 文本編碼器不同。0.023212432861328125
模型: FFXL400-LoRA-XL-FFusion-v1 - 狀態: 文本編碼器不同。0.020404815673828125
模型: FFXXL-400-v2 - 狀態: 文本編碼器不同。0.00948333740234375
模型: realcartoonXL_v2 - 狀態: 文本編碼器不同。0.0015802383422851562

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

📦 基礎模型

以下模型係我哋提取嘅基礎：

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

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

• FFusion/FFusionXL-BASE

🌟 推薦推理模型

如果你尋找理想模型嚟執行推理任務，我哋特別推薦：

• FFusionXL-BASE - 我哋標誌性基礎模型，使用授權圖片精心訓練。

• FFXL400 結合 LoRA 模型 🚀 - LoRA 模型世界中嘅銀河級力量與精準融合。

放心，我哋嘅 LoRAs 即使用權重 1.0，亦同大部分目前 SDXL 模型保持兼容。

🔍 提取細節

• 版本：每個基礎模型被提取成 4-5 個獨特版本。

• 提取深度：此處上傳嘅模型包含約 70% 提取數據。提取數據集大小約 400 GB。

• 精度：我哋嘗試咗 float32 同 float64，以達最佳提取效果。

• 差異測量：使用奇異值分解（SVD）測量原模型與微調後模型差異。通常用 1e-3 閾值，部份情況用 1e-5 同 1e-2 測試。

• 示範參數：演示時使用 "conv_dim": 256 同 "conv_alpha": 256。

⚙️ 技術說明

• 本集合大部分 SDXL 模型非傳統訓練產物，而係從過往 SDXL 0.9 版本融合或利用 Comfy UI 等方法創建。

• 用戶重要提醒：所有用 Comfy 保存嘅模型額外包含鍵 text_model.encoder.text_model.embeddings.position_ids。我哋已做相應調整，确保兼容 Kohoya 嘅現行腳本。

📈 使用案例

呢啲提取模型旨在研究同測試，尤其適用於：

• 探索多個 LoRA 合併潛能。

• 同時進行 1-5 個 LoRA 權重實驗。

• 比較不同基礎模型提取之 LoRA 差異與相似性。

FFusion LoRA 提取模型 - 使用指南 🧠

歡迎查閱 FFusion LoRA 提取模型嘅技術指南。本文將引導你如何融合 LoRA 參數、加載檢查點同執行推理操作。

融合 LoRA 參數 🔗

將 LoRA 參數與底層模型原參數合併，以實現推理延遲嘅潛在加速：

pipe.fuse_lora()

解除融合 LoRA 參數 ⛓️

還原 fuse_lora() 作用：

pipe.unfuse_lora()

調整不同 LoRA 比例 🎚️

控制 LoRA 參數對輸出嘅影響程度：

pipe.fuse_lora(lora_scale=0.5)

使用 FFusion 模型 🔍

以下顯示點樣加載同使用我哋嘅 FFusion 模型：

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

執行推理 🖼️

加載目標模型後，可按以下方式進行推理：

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

可用 LoRA 模型庫 📚

可從我哋 Hugging Face 或即將推出嘅 CivitAI 資料庫挑選任一模型。以下列出帶有 lora_model_id = "FFusion/400GB-LoraXL" 嘅模型：

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

📊 文本編碼器差異概覽

根據提取過程，我哋觀察到各模型嘅文本編碼器差異：

• bluePencilXL_v021 ✅ 提供文本編碼器，差異 0.00140380859375

• sdvn7Realartxl_beta2 ✅ 提供文本編碼器，差異 0.00362396240234375

• 4Guofeng4XL_v1125D 🚫 無文本編碼器，與 SDXL 1.0 基礎相同

• ambienceSDXL_a1 ✅ 提供文本編碼器，差異 0.003082275390625

• angraSDXL10_v22 ✅ 提供文本編碼器，差異 0.001953125

• animagineXL_v10 🚫 無文本編碼器，與 SDXL 1.0 基礎相同

• animeArtDiffusionXL_alpha3 🚫 無文本編碼器，與 SDXL 1.0 基礎相同

• astreapixieXLAnime_v16 ✅ 提供文本編碼器，差異 0.0029296875

• bluePencilXL_v010 ✅ 提供文本編碼器，差異 0.00177001953125

• breakdomainxl_v03d ✅ 提供文本編碼器，差異 0.0013427734375

• canvasxl_Bfloat16V002 ✅ 提供文本編碼器，差異 0.00390625

• cherryPickerXL_v20 ✅ 提供文本編碼器，差異 0.0016450881958007812

• copaxTimelessxlSDXL1_v44 🚫 無文本編碼器，與 SDXL 1.0 基礎相同

• counterfeitxl_v10 ✅ 提供文本編碼器，差異 0.001708984375

• crystalClearXL_ccxl ✅ 提供文本編碼器，差異 0.0012865066528320312

• deepblueXL_v006 ✅ 提供文本編碼器，差異 0.00200653076171875

• dreamshaperXL10_alpha2Xl10 🚫 無文本編碼器，與 SDXL 1.0 基礎相同

• duchaitenAiartSDXL_v10 🚫 無文本編碼器，與 SDXL 1.0 基礎相同

• dynavisionXLAllInOneStylized_beta0371Bakedvae ✅ 提供文本編碼器，差異 0.00321197509765625

• dynavisionXLAllInOneStylized_beta0411Bakedvae ✅ 提供文本編碼器，差異 0.0037841796875

• envyoverdrivexl_v11 🚫 無文本編碼器，與 SDXL 1.0 基礎相同

• envypoodaxl01_v10 ✅ 提供文本編碼器，差異 0.0011358261108398438

• fantasticCharacters_v55 ✅ 提供文本編碼器，差異 0.00390625

• fenrisxl_V55 ✅ 提供文本編碼器，差異 0.0086822509765625

• fudukiMix_v10 ✅ 提供文本編碼器，差異 0.0011138916015625

• infinianimexl_v16 ✅ 提供文本編碼器，差異 0.0048828125

• juggernautXL_version1 ✅ 提供文本編碼器，差異 0.001953125

• LahMysteriousSDXL_v330 🚫 無文本編碼器，與 SDXL 1.0 基礎相同

• mbbxlUltimate_v10RC 🚫 無文本編碼器，與 SDXL 1.0 基礎相同

• miamodelSFWNSFWSDXL_v30 ✅ 提供文本編碼器，差異 0.0047607421875

• morphxl_v10 ✅ 提供文本編碼器，差異 0.001861572265625

• nightvisionXLPhotorealisticPortrait_beta0681Bakedvae ✅ 提供文本編碼器，差異 0.013885498046875

• osorubeshiAlphaXL_z ✅ 提供文本編碼器，差異 0.005615234375

• physiogenXL_v04 ✅ 提供文本編碼器，差異 0.00390625

• protovisionXLHighFidelity3D_beta0520Bakedvae ✅ 提供文本編碼器，差異 0.007568359375

• realitycheckXL_alpha11 ✅ 提供文本編碼器，差異 0.0015010833740234375

• realmixXL_v10 ✅ 提供文本編碼器，差異 0.0023899078369140625

• reproductionSDXL_v31 ✅ 提供文本編碼器，差異 0.00146484375

• rundiffusionXL_beta ✅ 提供文本編碼器，差異 0.00196075439453125

• samaritan3dCartoon_v40SDXL ✅ 提供文本編碼器，差異 0.0009765625

• sdvn6Realxl_detailface 🚫 無文本編碼器，與 SDXL 1.0 基礎相同

• sdxl10ArienmixxlAsian_v10 ✅ 提供文本編碼器，差異 0.00048828125

• sdxlbaseNsfwFaces_sdxlNsfwFaces03 ✅ 提供文本編碼器，差異 0.008056640625

• sdxlFaetastic_v10 ✅ 提供文本編碼器，差異 0.0029296875

• sdxlFixedvaeFp16Remove_baseFxiedVaeV2Fp16 🚫 無文本編碼器，與 SDXL 1.0 基礎相同

• sdxlNijiV4_sdxlNijiV4 ✅ 提供文本編碼器，差異 0.0009765625

• SDXLRonghua_v11 ✅ 提供文本編碼器，差異 0.0009765625

• sdxlUnstableDiffusers_v5UnchainedSlayer ✅ 提供文本編碼器，差異 0.001251220703125

• sdxlYamersAnimeUltra_yamersAnimeV2 ✅ 提供文本編碼器，差異 0.000732421875

• sdXL_v10VAEFix 🚫 無文本編碼器，與 SDXL 1.0 基礎相同

• shikianimexl_v10 ✅ 提供文本編碼器，差異 0.0009765625

• spectrumblendx_v10 ✅ 提供文本編碼器，差異 0.0013065338134765625

• stableDiffusionXL_v30 🚫 無文本編碼器，與 SDXL 1.0 基礎相同

• talmendoxlSDXL_v11Beta 🚫 無文本編碼器，與 SDXL 1.0 基礎相同

• wizard_v10 ✅ 提供文本編碼器，差異 0.000244140625

🎉 致謝與引用

衷心感謝社群持續嘅支持同反饋。正係齊心推動機器學習嘅可能性邊界！

我哋亦向以下項目同作者致敬：

• ComfyUI：本作業部份基於並修改咗 ComfyUI。

• kohya-ss/sd-scripts 與 bmaltais：本作業亦包含 kohya-ss/sd-scripts 嘅修改。

• lora-inspector：受惠於 lora-inspector 項目。

• KohakuBlueleaf：特別感謝 KohakuBlueleaf 寶貴嘅貢獻。

幾多 ???

你有冇諗過，「我喺 *.ckpt 同 *.safetensors 檢查點浪費咗幾多空間？」🤔 歡迎認識 HowMuch：檢查檢查點浪費空間工具，從今刻開始！

😄 享受呢個雖然未必必要，但係 「全家樂趣」 嘅磁碟空間分析工具。😄

概覽

HowMuch 係一個 Python 工具，設計用嚟掃描你嘅硬碟（或指定目錄），報告指定擴展名文件（主係 .ckpt 同 .safetensors）嘅總佔用空間。

輸出內容包括：

• 各掃描硬碟或目錄嘅總存儲容量。

• .ckpt 同 .safetensors 文件佔用空間。

• 可用空間。

• 整齊嘅條形圖視覺化以上數據。

安裝

GitHub

從 PyPI 安裝

你可以透過 pip 輕鬆安裝 HowMuch：

pip install howmuch

從原始碼安裝

1. 克隆資料庫：

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

2. 進入克隆目錄並安裝：

   cd HowMuch
   pip install .
   

使用方法

無參數執行工具即可掃描所有驅動器：

howmuch

或者，指定目錄或驅動器進行掃描：

howmuch --scan C:\

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