Knife XL FFusion - CivitaI / LoRA + FA Text Encoder
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모델 설명
🗡️ FFusionAI의 나이프 LoRA 모델 데모
이 데모는 세 가지 다른 LoRA 학습의 세부 사항을 깊이 탐구합니다. 각 모델은 파트너사인 NoramePhotography 스튜디오의 전문 환경에서 촬영된 200정의 나이프 이미지로 구성된 고유한 데이터셋을 기반으로 정교하게 학습되었습니다. 시각적 결과는 순백색 스튜디오 촬영부터 거친 나무 배경, 반짝이는 동전, 판타지 스타일의 실내 장식까지 다양합니다.
🔍 데이터셋 설명: 이 데이터셋은 다양성이 풍부하지만, 빠르고 비공식적인 태깅 방식으로 주로 데모 목적을 위해 선별되었습니다. 나이프 사진 촬영에 흥미를 느끼시고 더 심층적인 학습을 원하신다면, 알려주세요!
깊이 변화는 향후 계획 중에 있으나, 현재는 다양한 LoRA 변형의 성능 평가에 집중하고 있습니다.
🎯 모델 개요:
1. CivitAI의 빠른 LoRA 학습 (Lora1)
📌 주요 특징:
CivitAI의 새 LoRA 트레이너를 활용.
단 10에폭, 20~30분 만에 완료.
기본 설정으로 품질이 다소 변동될 수 있으나, 시간이 관건입니다!
📊 사양:
날짜: 2023-09-19T14:36:14
해상도: 1024x1024
아키텍처: stable-diffusion-xl-v1-base/lora
네트워크 차원/랭크: 32.0
Alpha: 16.0
Knife_XL_FFusion.safetensors
Date: 2023-09-19T14:36:14 Title: Knife_XL_FFusion
Resolution: 1024x1024 Architecture: stable-diffusion-xl-v1-base/lora
Network Dim/Rank: 32.0 Alpha: 16.0
Module: networks.lora
Learning Rate (LR): 0.0005 UNet LR: 0.0005 TE LR: 5e-05
Optimizer: bitsandbytes.optim.adamw.AdamW8bit(weight_decay=0.1)
Scheduler: cosine_with_restarts Warmup steps: 0
Epoch: 10 Batches per epoch: 74 Gradient accumulation steps: 1
Train images: 282 Regularization images: 0
Multires noise iterations: 6.0 Multires noise discount: 0.3
Min SNR gamma: 5.0 Zero terminal SNR: True Max grad norm: 1.0 Clip skip: 1
Dataset dirs: 1
[img] 282 images
UNet weight average magnitude: 2.634092236933176
UNet weight average strength: 0.009947009810559605
Text Encoder (1) weight average magnitude: 1.696394163771355
Text Encoder (1) weight average strength: 0.008538951936953606
Text Encoder (2) weight average magnitude: 1.720911101275907
Text Encoder (2) weight average strength: 0.006699097931942388
2. 텍스트 인코더 전용 LoRA FA (Lora2)
📌 주요 특징:
텍스트 인코더만을 대상으로 학습.
이 LoRA 변형에는 UNet이 포함되지 않음.
📊 사양:
날짜: 2023-09-19T20:04:24
해상도: 1024x1024
아키텍처: stable-diffusion-xl-v1-base/lora
네트워크 차원/랭크: 32.0
Alpha: 32.0
Knife-FFusion-LoRA-FA.safetensors
Date: 2023-09-19T20:04:24 Title: Knife-FFusion-LoRA-FA
Resolution: 1024x1024 Architecture: stable-diffusion-xl-v1-base/lora
Network Dim/Rank: 32.0 Alpha: 32.0
Module: networks.lora_fa
Text Encoder (1) weight average magnitude: 3.986337637923385
Text Encoder (1) weight average strength: 0.018590648076750333
Text Encoder (2) weight average magnitude: 4.043434837883338
Text Encoder (2) weight average strength: 0.014620680042179104
No UNet found in this LoRA
3. 일반 LoRA 학습
📌 주요 특징:
다양한 사양을 갖춘 포괄적인 LoRA 학습.
485장의 나이프 이미지로 구성된 광범위한 데이터셋으로 학습.
📊 사양:
날짜: 2023-08-26T23:08:56
해상도: 1024x1024
아키텍처: stable-diffusion-xl-v1-base/lora
네트워크 차원/랭크: 32.0
Alpha: 16.0
FF-Minecraft-XL Resolution: 1024x1024 Architecture: stable-diffusion-xl-v1-base/lora Network Dim/Rank: 32.0 Alpha: 16.0 Module: networks.lora Learning Rate (LR): 0.0005 UNet LR: 0.0005 TE LR: 5e-05 Optimizer: bitsandbytes.optim.adamw.AdamW8bit(weight_decay=0.1) Scheduler: cosine_with_restarts Warmup steps: 0 Epoch: 10 Batches per epoch: 121 Gradient accumulation steps: 1 Train images: 458 Regularization images: 0 Multires noise iterations: 6.0 Multires noise discount: 0.3 Min SNR gamma: 5.0 Zero terminal SNR: True Max grad norm: 1.0 Clip skip: 1 Dataset dirs: 1 [img] 458 images UNet weight average magnitude: 2.9987627096874507 UNet weight average strength: 0.011098071585284945 Text Encoder (1) weight average magnitude: 1.729993708156961 Text Encoder (1) weight average strength: 0.008685239007756952 Text Encoder (2) weight average magnitude: 1.7630326984758309 Text Encoder (2) weight average strength: 0.0068346636309082635
🎨 README 작성자: 🤖 & FFusionAI 🚀
🌐 문의처
FFusion.ai 프로젝트는 Source Code Bulgaria Ltd 및 Black Swan Technologies에서 운영하고 있습니다.
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