400GB-LoRA-XL-Repository

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詳細

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モデル説明

LoRA XL モデル - CivitAI リポジトリ 🌠

Hugging Face および CivitAI における FFusion LoRA 抽出モデルリポジトリへようこそ！ここでは、ローランク適応（LoRA）技術を用いて抽出されたモデルのコレクションを提供し、研究およびさらなる探求のための豊富なデータセットを構築しています。

🌌 FFusion の 🧪 キュレートされた LoRA 抽出 の宇宙

当社の LoRA は、さまざまなモデルから 慎重に抽出 されており、スタイルを自由に 組み合わせ て、真にユニーク で芸術的な融合を生み出すことができます。これらの抽出 LoRA は単なるコピーではなく、元のモデルの 本質 を捉え、原作に 「～のスタイルで」 または 「～の影響を受けた」 創造的な影響を加えています。

🧫 研究を目的とした LoRA

すべての FFusionAI 抽出 LoRA は 研究目的専用 であり、商用利用の許可は与えられていません。これらの LoRA を 責任ある かつ 倫理的な方法 で活用し、AI パワードアート制作 の分野を推進することを推奨します。

⚠️ ライセンスおよび利用に関する免責事項

モデルのアクセスまたは利用の前に、必ず ライセンス契約 を確認してください。

正しいライセンスおよび許可は以下のリンクで確認できます：
https://huggingface.co/FFusion/
https://huggingface.co/FFusion/FFXL400/blob/main/LICENSE.md

"モデル重み：モデル/LoRA に使用される重みは「現状のまま」提供されています。FFusion AI および Source Code Bulgaria は、これらの重みを商用目的で使用する権利を一切付与しません。これらの重みは、テストおよび実験目的にのみ厳密に使用することを前提としています。

LoRA の出所：

提供されている LoRA および重みは、SDXL モデル（チェックポイント）から抽出されたものです。

元のチェックポイント作成者が定めたすべてのライセンス、利用条件、および規約を尊重し、遵守してください。"

🔴 このリポジトリで利用可能なモデルおよび重みは、以下に明記された例外を除き、厳密に研究およびテスト目的 用です。商用利用を前提としていません であり、各 LoRA の個別ライセンスに依存します。

🔵 商用利用の例外：FFusionXL-BASE、FFusion-BaSE、di.FFUSION.ai-v2.1-768-BaSE-alpha および di.ffusion.ai.Beta512 のモデルは、FFusion AI がライセンスを保有する画像を用いて訓練されています。これらのモデルの使用を推奨し、より安全な体験を得られるようご注意ください。これらの特定のモデルは商用利用が許可されています。

🔴 免責事項：FFusion AI およびそのパートナーである Source Code Bulgaria Ltd および BlackswanTechnologies は、各 LoRA 内の重みによって生成されるコンテンツを 推奨または保証しません。NSFW または不快なコンテンツが生成される可能性があります。我々はこれらの重みによって生成された結果およびコンテンツについて一切の責任を負いません。

🔴 謝辞：FFusionXL-BASE モデルは FFusion AI が独自に開発したバージョンです。このモデルおよび関連する改良版の所有権は FFusion AI および Source Code Bulgaria Ltd に帰属します。本ライセンスおよび Stability AI Ltd が参照モデルについて定める条件の両方を遵守してください。

400GB FFusion Lora XL 1

強化された LoRA の柔軟性

  • ダイナミックレンジ：当社の柔軟な LoRA 設定により、画像の可能性を最大限に引き出してください。繊細なニュアンスには 0.2 から、激しい変換には 2.2 まで幅広い範囲を提供。この拡張されたレンジは標準的な制限を超え、ご希望のビジュアルを完璧に微調整するための圧倒的な制御を実現します。

比類なきカスタマイズ性

従来のモデルが LoRA 強度を狭い範囲に制限するのに対し、FFusionAI は比類なき柔軟性を提供します。LoRA 強度を、繊細な効果には 0.2 から、激しい変換には 2.2 まで調整できます。この拡張されたレンジにより、ベースモデルや目的にかかわらず、完璧なスタイルの融合を実現するためのツールを提供します。

🌟 FF100+ 用のおすすめ強度設定 🌟

🎨 ビジュアル：鮮やかで印象的なディテールを引き出すには、最大 2.2 まで強度を上げてください。

🔗 LoRA の融合：FF100 以上の FF LoRA を最大 6 つまでシームレスかつ安全に統合するには、0.3～1.0 の範囲を維持してください。

📚 テスト用メインベースモデル：

📢 アップデート：2023年10月22日 📆

🌟 次の LoRA バッチ FF.100 から FF.176 を導入します！

📈 最適化された新しいサイズ：約200 - 400MB（元のモデルのトレーニングおよび重みに依存）
🏷️ 新しい命名規則：Hugging Face での推論およびテストを高速化するための最適化された体験。

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lora_model_id = "FFusion/400GB-LoraXL"
 lora_filename = "FF.101.safetensors"
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CivitAI の命名形式はそのままです。
diffusers からの CivitAI の読み込み

TODO: 🔄 CivitAI リポジトリの同期：FF98 まで最新化

最新 FF60-FF98

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Text Encoder: Not Found
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Model: FF.90.realisticFreedomSFW_alpha.lora.safetensors
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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
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Model: FF.92.pyrosSDModelsBlowjob_v0122022steps.lora.safetensors
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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
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Model: FF.95.newone_v10.lora.safetensors
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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
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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
----------------------------

📦 基底モデル

以下のモデルは、当社の抽出作業の基盤として使用されました：

🌟 推論向け推奨モデル

推論タスクに最適なモデルをお探しの方には、特に以下のモデルを推奨します：

  • FFusionXL-BASE - 当社の代表的基底モデル。ライセンス済み画像を用いて丁寧に学習されました。

  • FFXL400 Combined LoRA Model 🚀 - LoRAモデル界における、パワーと精度の宇宙的な融合。

ご安心ください。当社のLoRAは、重みが1.0であっても、現在のほとんどのSDXLモデルと互換性を保っています。

🔍 抽出詳細

  • バリエーション： 各基底モデルは4〜5種類の異なるバリエーションに抽出されました。

  • 抽出深度： ここにアップロードされたモデルには、抽出データの約70％が含まれています。この抽出により、約400GBのデータセットが生成されます。

  • 精度： 最適な抽出結果を得るために、float32 と float64 の両方を試行しました。

  • 差異の測定： 本元モデルと調整済みモデルの差異を測定するために、特異値分解（SVD）を使用しました。一般的なしきい値は1e-3でしたが、一部の場合には1e-5および1e-2も試しました。

  • デモパラメータ： デモでは "conv_dim": 256 および "conv_alpha": 256 を使用しました。

400GB FFusion Lora XL 8

⚙️ 技術的注意点

  • このコレクションの大多数のSDXLモデルは、従来の「学習」によって生成されたものではなく、以前のSDXL 0.9バージョンとマージしたもの、またはComfy UIを活用して他の方法で作成されたものです。

  • ユーザーへの重要な注意点：Comfyで保存されたすべてのモデルには、追加のキー text_model.encoder.text_model.embeddings.position_ids が含まれています。私たちは、Kohoyaの現在のスクリプトとの互換性を確保するために必要な調整を行いました。

📈 使用例

これらの抽出モデルは、研究およびテストを目的としています。特に以下の用途に役立ちます：

  • 複数のLoRAをマージする可能性の調査。

  • 1〜5個のLoRAを同時に重み付けする実験。

  • 異なる基底モデルから抽出されたLoRA間の差異と類似点の探索。400GB FFusion Lora XL 2

FFusion LoRA 抽出モデル – 使用方法ガイド 🧠

FFusion LoRA抽出モデルの使用方法に関する技術ガイドへようこそ。このドキュメントでは、LoRAパラメータの融合、チェックポイントの読み込み、および推論の実行手順を説明します。

LoRAパラメータの融合 🔗

LoRAパラメータを基底モデルの元のパラメータと統合することで、推論レイテンシーの高速化が可能になります：

pipe.fuse_lora()

LoRAパラメータの分離 ⛓️

fuse_lora() の効果を元に戻すには：

pipe.unfuse_lora()

異なるLoRAスケールの操作 🎚️

LoRAパラメータが出力に与える影響を制御するには：

pipe.fuse_lora(lora_scale=0.5)

FFusionモデルの使用 🔍

当社のFFusionモデルを読み込み、使用する方法は以下の通りです：

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

推論の実行 🖼️

目的のモデルを読み込んだ後、以下のように推論を実行できます：

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

利用可能なLoRAモデルライブラリ 📚

Hugging Faceの当社リポジトリまたは今後公開予定のCivitAIリポジトリから、任意のモデルを選択できます。以下は lora_model_id = "FFusion/400GB-LoraXL" の利用可能なモデル一覧です：

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

📊 テキストエンコーダー差異概要

抽出プロセスに基づき、さまざまなモデルにおけるテキストエンコーダーの差異は以下の通りです：FFusionAI tests

  • bluePencilXL_v021 ✅ テキストエンコーダー利用可能。差異：0.00140380859375

  • sdvn7Realartxl_beta2 ✅ テキストエンコーダー利用可能。差異：0.00362396240234375

  • 4Guofeng4XL_v1125D 🚫 テキストエンコーダー未利用。SDXL 1.0 基底モデルと同一

  • ambienceSDXL_a1 ✅ テキストエンコーダー利用可能。差異：0.003082275390625

  • angraSDXL10_v22 ✅ テキストエンコーダー利用可能。差異：0.001953125

  • animagineXL_v10 🚫 テキストエンコーダー未利用。SDXL 1.0 基底モデルと同一

  • animeArtDiffusionXL_alpha3 🚫 テキストエンコーダー未利用。SDXL 1.0 基底モデルと同一

  • astreapixieXLAnime_v16 ✅ テキストエンコーダー利用可能。差異：0.0029296875

  • bluePencilXL_v010 ✅ テキストエンコーダー利用可能。差異：0.00177001953125

  • breakdomainxl_v03d ✅ テキストエンコーダー利用可能。差異：0.0013427734375

  • canvasxl_Bfloat16V002 ✅ テキストエンコーダー利用可能。差異：0.00390625

  • cherryPickerXL_v20 ✅ テキストエンコーダー利用可能。差異：0.0016450881958007812

  • copaxTimelessxlSDXL1_v44 🚫 テキストエンコーダー未利用。SDXL 1.0 基底モデルと同一

  • counterfeitxl_v10 ✅ テキストエンコーダー利用可能。差異：0.001708984375

  • crystalClearXL_ccxl ✅ テキストエンコーダー利用可能。差異：0.0012865066528320312

  • deepblueXL_v006 ✅ テキストエンコーダー利用可能。差異：0.00200653076171875

  • dreamshaperXL10_alpha2Xl10 🚫 テキストエンコーダー未利用。SDXL 1.0 基底モデルと同一

  • duchaitenAiartSDXL_v10 🚫 テキストエンコーダー未利用。SDXL 1.0 基底モデルと同一

  • dynavisionXLAllInOneStylized_beta0371Bakedvae ✅ テキストエンコーダー利用可能。差異：0.00321197509765625

  • dynavisionXLAllInOneStylized_beta0411Bakedvae ✅ テキストエンコーダー利用可能。差異：0.0037841796875

  • envyoverdrivexl_v11 🚫 テキストエンコーダー未利用。SDXL 1.0 基底モデルと同一

  • envypoodaxl01_v10 ✅ テキストエンコーダー利用可能。差異：0.0011358261108398438

  • fantasticCharacters_v55 ✅ テキストエンコーダー利用可能。差異：0.00390625

  • fenrisxl_V55 ✅ テキストエンコーダー利用可能。差異：0.0086822509765625

  • fudukiMix_v10 ✅ テキストエンコーダー利用可能。差異：0.0011138916015625

  • infinianimexl_v16 ✅ テキストエンコーダー利用可能。差異：0.0048828125

  • juggernautXL_version1 ✅ テキストエンコーダー利用可能。差異：0.001953125

  • LahMysteriousSDXL_v330 🚫 テキストエンコーダー未利用。SDXL 1.0 基底モデルと同一

  • mbbxlUltimate_v10RC 🚫 テキストエンコーダー未利用。SDXL 1.0 基底モデルと同一

  • miamodelSFWNSFWSDXL_v30 ✅ テキストエンコーダー利用可能。差異：0.0047607421875

  • morphxl_v10 ✅ テキストエンコーダー利用可能。差異：0.001861572265625

  • nightvisionXLPhotorealisticPortrait_beta0681Bakedvae ✅ テキストエンコーダー利用可能。差異：0.013885498046875

  • osorubeshiAlphaXL_z ✅ テキストエンコーダー利用可能。差異：0.005615234375

  • physiogenXL_v04 ✅ テキストエンコーダー利用可能。差異：0.00390625

  • protovisionXLHighFidelity3D_beta0520Bakedvae ✅ テキストエンコーダー利用可能。差異：0.007568359375

  • realitycheckXL_alpha11 ✅ テキストエンコーダー利用可能。差異：0.0015010833740234375

  • realmixXL_v10 ✅ テキストエンコーダー利用可能。差異：0.0023899078369140625

  • reproductionSDXL_v31 ✅ テキストエンコーダー利用可能。差異：0.00146484375

  • rundiffusionXL_beta ✅ テキストエンコーダー利用可能。差異：0.00196075439453125

  • samaritan3dCartoon_v40SDXL ✅ テキストエンコーダー利用可能。差異：0.0009765625

  • sdvn6Realxl_detailface 🚫 テキストエンコーダー未利用。SDXL 1.0 基底モデルと同一

  • sdxl10ArienmixxlAsian_v10 ✅ テキストエンコーダー利用可能。差異：0.00048828125

  • sdxlbaseNsfwFaces_sdxlNsfwFaces03 ✅ テキストエンコーダー利用可能。差異：0.008056640625

  • sdxlFaetastic_v10 ✅ テキストエンコーダー利用可能。差異：0.0029296875

  • sdxlFixedvaeFp16Remove_baseFxiedVaeV2Fp16 🚫 テキストエンコーダー未利用。SDXL 1.0 基底モデルと同一

  • sdxlNijiV4_sdxlNijiV4 ✅ テキストエンコーダー利用可能。差異：0.0009765625

  • SDXLRonghua_v11 ✅ テキストエンコーダー利用可能。差異：0.0009765625

  • sdxlUnstableDiffusers_v5UnchainedSlayer ✅ テキストエンコーダー利用可能。差異：0.001251220703125

  • sdxlYamersAnimeUltra_yamersAnimeV2 ✅ テキストエンコーダー利用可能。差異：0.000732421875

  • sdXL_v10VAEFix 🚫 テキストエンコーダー未利用。SDXL 1.0 基底モデルと同一

  • shikianimexl_v10 ✅ テキストエンコーダー利用可能。差異：0.0009765625

  • spectrumblendx_v10 ✅ テキストエンコーダー利用可能。差異：0.0013065338134765625

  • stableDiffusionXL_v30 🚫 テキストエンコーダー利用不可。SDXL 1.0 Base と同等

  • talmendoxlSDXL_v11Beta 🚫 テキストエンコーダー利用不可。SDXL 1.0 Base と同等

  • wizard_v10 ✅ テキストエンコーダー利用可能。差異：0.000244140625

🎉 感謝と引用

継続的なサポートとフィードバックをくれたコミュニティに心より感謝します。一緒に、機械学習の可能性の境界を広げています！

また、以下のプロジェクトおよび著者に敬意を表し、謝意を申し上げます：

  • ComfyUI：当プロジェクトでは、ComfyUI の一部を使用・修正しました。

  • kohya-ss/sd-scripts および bmaltais：当プロジェクトは、kohya-ss/sd-scripts からの修正を組み込んでいます。

  • lora-inspector：lora-inspector プロジェクトから多くの恩恵を受けました。

  • KohakuBlueleaf：KohakuBlueleaf にその貴重な貢献について特別な謝辞を贈ります。

400GB FFusion Lora XL 1

400GB FFusion Lora XL 3

400GB FFusion Lora XL 4

400GB FFusion Lora XL 5

400GB FFusion Lora XL 6

400GB FFusion Lora XL 7

400GB FFusion Lora XL 9

HowMuch ???

60% Works

**「.ckpt と .safetensors のチェックポイントにどれだけの空間を無駄にしただろう？」と、自分自身に問ったことはありませんか？ 🤔 さあ、HowMuch にご挨拶しましょう：チェックポイントの無駄な空間を、今からチェックするツールです！

😄 これはやや不要ですが、「家族全員で楽しめる」ディスク使用量分析ツールです。😄

概要

HowMuch は、ドライブ（または指定されたディレクトリ）をスキャンし、特定の拡張子（主に .ckpt と .safetensors）を持つファイルが使用する合計空間を報告するための Python ツールです。

出力内容：

  • スキャンした各ドライブまたはディレクトリの合計ストレージ容量

  • .ckpt および .safetensors ファイルが占める容量

  • 使用可能な空き容量

  • 上記データを視覚化するきれいな棒グラフ

インストール

GitHub

PyPI から

HowMuch を pip で簡単にインストールできます：

pip install howmuch

ソースコードから

  1. リポジトリをクローンします：

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

  2. クローンしたディレクトリに移動してインストールします：

    cd HowMuch
pip install .

使用方法

引数なしで実行すると、すべてのドライブをスキャンします：

howmuch

または、特定のディレクトリやドライブをスキャンするには：

howmuch --scan C:

🌐 FFusion.ai お問い合わせ先

Source Code Bulgaria Ltd および Black Swan Technologies が誇りを持って運営しています。

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