We Are ⚡Electric
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模型描述
🚗 我们是电动的 ⚡
把握未来能源，我们推出一系列专注于电动汽车、电动车充电概念等领域的LoRA模型。
实验设置：
硬件：
6x A6000 GPU特别说明：LoRA 5 使用 CivitAI 训练器 进行训练。
XYZ @ https://civitai.com/articles/2719/we-are-electric-xyz
LoRA 模型：
Lora FA
模块：
networks.lora_fa维度：
64Alpha：
64.0
Lycoris - 预设 FULL
模块：
lycoris.kohya分辨率：
1024x1024预设：
full算法：
loraDropout：
0.0
Lycroris LoKR 预设 FULL 配合 SDXL v-prediction
预设：
full算法：
lokr因子：
8维度：
100,000,000Alpha：
0.69
LoRA - 高Alpha实验（1.7GB 超大LoRA）
模块：
networks.lora维度：
256Alpha：
512.0
CivitAI LoRA
分辨率：
1024x1024架构：
stable-diffusion-xl-v1-base/lora学习率：
0.0005UNet 学习率：
0.0005TE 学习率：
5e-05网络维度/秩：32.0，Alpha：1.0
优化器：bitsandbytes.optim.adamw.AdamW8bit(weight_decay=0.1)
迭代次数：15
每轮批次：455
梯度累积步数：1
训练图像：1820
正则化图像：0
多分辨率噪声迭代：6.0
多分辨率噪声折扣：0.3
最小SNR gamma：5.0
UNet 权重平均幅度：4.496516309802129
UNet 权重平均强度：0.016011949140159916
文本编码器 (1) 权重平均幅度：1.8189308640704058
文本编码器 (1) 权重平均强度：0.009030077111409775
文本编码器 (2) 权重平均幅度：1.835224805119421
文本编码器 (2) 权重平均强度：0.007039581994775502
FFusion LoRA：
- 描述：通过融合并缩放 LoRA 1-5 的动态权重生成。
标签：
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🌐 FFusion.ai 联系方式
由 Source Code Bulgaria Ltd 和 Black Swan Technologies 联合维护。
📧 合作、咨询或支持：[email protected]
🌍 地点：索菲亚 | 伊斯坦布尔 | 伦敦
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