FF-Woman-LoRA-FA-Text-Encoder-Enhancer

여성-LoRA-FA-여성-텍스트-인코더-강화기

Casanova & kohya-ss 추가

실험적

LORA-FA는 모든 경우에 작동하지 않을 수도 있습니다 ¯\_(ツ)_/¯ 🤟 🥃

🚀 Stable Diffusion XL LoRA FA 도입 🚀

5,850개의 파일(성인용 콘텐츠 제외!)로 훈련된 최첨단 Stable Diffusion XL LoRA FA로 텍스트 인코딩의 미래를 경험하세요.

🔍 핵심 기능:

• 텍스트 인코더 전용: 집중적이고 특화된 모델로, 텍스트 인코딩의 정밀도에 초점을 맞춥니다.

• UniNet 의존: 이 모델은 현재 모델의 UNet에 크게 의존하여 최상의 성능을 보장합니다.

• ss_network_module: 실험적인 Kohya의 "networks.lora_fa"를 기반으로 효율성과 속도를 위해 설계되었습니다.

🛠 기술 사양:

• 적응형 노이즈 스케일: 최적의 노이즈 관리를 위한 미세 조정된 0.011

• 최대 버킷 해상도: 고해상도 요구 사항을 충족하는 강력한 2048

• 데이터 로더 작업자 수: 최대 8개로 멀티태스킹과 속도를 극대화

• 최대 해상도: 선명한 "1024x1024", 선명도가 중요합니다.

• 노이즈 오프셋: "Original" 유형으로 설정된 0.08, 완벽한 균형 유지

• CPU 스레드: 원활한 처리를 위한 8개의 스레드

• 최적화기: "Prodigy"가 핵심으로, 가중치 감쇠, 분리, 편향 보정 등의 인자로 모델을 완벽으로 이끕니다.

• 사전 학습 모델: 유명한 "FFusion/FFusionXL-BASE" 기반

• 훈련 코멘트: "FFusion Stage o7 - WoMM-TE", 모든 걸작에는 고유한 서명이 있습니다.

다음 세대 텍스트 인코딩으로 나아가세요. Stable Diffusion XL LoRA FA 경험에 오신 것을 환영합니다. 🌌

https://arxiv.org/abs/2308.03303

훈련 데이터: 5850개 파일 3,513,965,736 바이트 [SFW]

텍스트 인코더 전용
현재 모델의 UNet에 크게 의존합니다.

현재 모델의 UNet의 장점을 활용하여 LoRA FA는 효율성과 최상의 성능이라는 두 마리 토끼를 모두 잡습니다.

새로운 LoRa FA 알고리즘은 현재 채널 조건에 따라 각 전송에 대한 스프레딩 팩터(SF)를 동적으로 선택하는 적응형 알고리즘입니다. 이는 이전 알고리즘이 모든 전송에 고정된 SF를 사용하는 것과 대조됩니다.

새로운 알고리즘은 먼저 채널의 신호 대 잡음비(SNR)를 추정합니다. SNR은 신호가 잡음에 비해 얼마나 강한지를 측정하는 지표이며, SNR이 높을수록 채널 조건이 더 좋습니다.

SNR이 추정된 후, 알고리즘은 범위와 신뢰성 간의 최적의 균형을 제공하는 SF를 선택합니다. 예를 들어, SNR이 낮으면 신뢰성을 높이기 위해 낮은 SF를 선택하고, SNR이 높으면 범위를 확장하기 위해 높은 SF를 선택합니다.

새로운 LoRa FA 알고리즘은 LoRaWAN 네트워크의 성능을 크게 향상시켰습니다. 한 연구에서는 이 알고리즘이 패킷 오류율(PER)을 최대 20%까지 줄일 수 있었습니다.

새로운 LoRa FA 알고리즘의 주요 특징은 다음과 같습니다:

- 적응형: 현재 채널 조건에 따라 각 전송에 대한 SF를 동적으로 선택할 수 있습니다.
- 효율적: 많은 처리 능력이나 대역폭을 요구하지 않습니다.
- 견고함: 다양한 채널 조건에서 잘 작동합니다.

새로운 LoRa FA 알고리즘은 이전 알고리즘에 비해 큰 진보이며, LoRa 네트워크의 신뢰성과 효율성을 향상시킬 것으로 기대됩니다.

Casanova & kohya-ss 추가

실험적

ss_network_module: "networks.lora_fa"

"adaptive_noise_scale": 0.011,

"max_bucket_reso": 2048,

"max_data_loader_n_workers": "8",

"max_resolution": "1024,1024",

"noise_offset": 0.08,

"noise_offset_type": "Original",

"num_cpu_threads_per_process": 8,

"optimizer": "Prodigy",

"optimizer_args": "weight_decay=0.01 decouple=True d0=0.0001 use_bias_correction=True",

"pretrained_model_name_or_path": "FFusion/FFusionXL-BASE",

"training_comment": "FFusion Stage o7 - WoMM-TE",