🚗 우리는 전기적이다 ⚡

미래의 에너지를 활용하여, 전기차, EV 충전 개념 등에 특화된 LoRA 시리즈를 소개합니다.

실험 환경 설정:

• 하드웨어: 6x A6000 GPU

• 특별 언급: Lora 5는 CivitAI 트레이너를 사용하여 학습되었습니다.

XYZ @ https://civitai.com/articles/2719/we-are-electric-xyz

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LoRA 목록:

1. Lora FA

   • 모듈: networks.lora_fa

   • 차원(Dim): 64

   • 알파(Alpha): 64.0

2. Lycoris - 사전 설정 FULL

   • 모듈: lycoris.kohya

   • 해상도: 1024x1024

   • 사전 설정: full

   • 알고리즘: lora

   • 드롭아웃: 0.0

3. Lycroris LoKR 사전 설정 FULL + SDXL v-예측

   • 사전 설정: full

   • 알고리즘: lokr

   • 계수(Factor): 8

   • 차원(Dim): 100,000,000

   • 알파(Alpha): 0.69

4. LoRA - 고알파 실험 (1.7GB 초대형 LoRA)

   • 모듈: networks.lora

   • 차원(Dim): 256

   • 알파(Alpha): 512.0

5. CivitAI LoRA

   • 해상도: 1024x1024

   • 아키텍처: stable-diffusion-xl-v1-base/lora

   • 학습률: 0.0005

   • UNet 학습률: 0.0005

   • TE 학습률: 5e-05

   • 네트워크 차원/랭크: 32.0, 알파: 1.0

   • 최적화기: bitsandbytes.optim.adamw.AdamW8bit(weight_decay=0.1)

   • 에포크: 15

   • 에포크 당 배치: 455

   • 그래디언트 누적 단계: 1

     학습 이미지: 1820

   • 정규화 이미지: 0

     다중 해상도 노이즈 반복: 6.0

   • 다중 해상도 노이즈 감소: 0.3

   • 최소 SNR 감마: 5.0

     UNet 가중치 평균 크기: 4.496516309802129

     UNet 가중치 평균 강도: 0.016011949140159916

     텍스트 인코더 (1) 가중치 평균 크기: 1.8189308640704058

     텍스트 인코더 (1) 가중치 평균 강도: 0.009030077111409775

     텍스트 인코더 (2) 가중치 평균 크기: 1.835224805119421

     텍스트 인코더 (2) 가중치 평균 강도: 0.007039581994775502

6. FFusion LoRA:

   • 설명: LoRA 1~5의 동적 가중치를 사용하여 병합 및 스케일링되었습니다.

태그:

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