CivitAI スタイル融合🏆LoRAs

最終更新: 🚀 CivitAI Lora5 32DIM ノートブック（データセット付き）

最終更新: 🚀 CivitAI Lora3 設定 - CivitAIトレーナーで学習済み

🚀 日付: 2023-11-10 | タイトル: CivitAI_64_ALL

🔍 主要仕様:

• 解像度: 1024x1024

• アーキテクチャ: stable-diffusion-xl-v1-base/lora

• ネットワーク Dim/Rank: 64.0、Alpha: 1.0

• モジュール: networks.lora

• 学習率: UNet LR および TE LR を最適なレベルに設定

• オプティマイザ: 高度な AdamW8bit

• エポックと学習: 576バッチで集中して10エポック学習

📊 モデル統計:

• UNet 重み: Mag - 7.602、Str - 0.0187

Resolution: 1024x1024 Architecture: stable-diffusion-xl-v1-base/lora
Network Dim/Rank: 64.0 Alpha: 1.0
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: constant  Warmup steps: 0
Epoch: 10 Batches per epoch: 576 Gradient accumulation steps: 1
Train images: 2304 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] 576 images
UNet weight average magnitude: 7.602270778898858
UNet weight average strength: 0.018722912685324843
Text Encoder (1) weight average magnitude: 2.7649271326702607
Text Encoder (1) weight average strength: 0.009535635958680934
Text Encoder (2) weight average magnitude: 2.6905091182810352
Text Encoder (2) weight average strength: 0.007233532415344915

新しくリリースしたLoRAモデルで、FFusionAIのAI駆動スタイル合成アプローチを深く探求してください。各モデルはCivitAIの公式トレーナーを使用して開発されており、精度と品質を保証しています。

🛠️ LoRAモデル概要:

• LoRA 1 - ライト版: すぐにテストしたい場合向けに設計され、小さなデータセットを使用して迅速にスタイルを生成します。32次元の容量で動作します。

• LoRA 2 - コミュニティ融合: CivitAIコンテストに多数のユーザーが提出した500枚以上の画像から構築された堅牢なモデルです。このバージョンも32次元の容量を備えています。

• LoRA 3 - 高精細化版: LoRA 2を基盤とし、より高い次元で追加学習を行い、全体的な画像品質の向上に焦点を当てたモデルです。

• LoRA 4 - 総合スタイル融合: 1400枚の画像から成る広範なデータセットは、FFusionAIのすべての提出物の集大成です。このモデルは、生成されるスタイルを洗練・多様化するためにUNetの追加学習を実施しています。

1. FFusionAI スタイルキャプチャ＆融合対決 LoRA

🎨 データセットと学習:

パッケージには、CivitAIコレクションでアクセス可能なキュレートされたコレクションが含まれています。学習プロンプトはBLIP-2、FLAN-T5-XL、ViT-H-14を使用して作成されました。

なお、元のプロンプトは学習に使用されていません。代わりに、blip2-flan-t5-xlおよびViT-H-14/laion2b_s32b_b79kを用いて意図的に修正・改善を行い、学習データセットを強化しています。詳細はこちらでご確認ください。

🔄 詳細情報:

学習データセット、パラメータ、モデル仕様の詳細を調べるには、専門家および愛好家の方々はコレクション内に含まれるメタデータをご参照ください。

• LORA 2

  🚀 CivitAI設定概要 - 2023-11-10

🚀 公式CivitAIトレーナーで学習済み

📅 日付: 2023-11-10

🖼️ タイトル: CivitAI_ALL

🔍 解像度: 1024x1024

🏗️ アーキテクチャ: stable-diffusion-xl-v1-base/lora

⚙️ 主な設定:

• ネットワーク Dim/Rank: 32.0

• Alpha: 1.0

• モジュール: networks.lora

• 学習率: UNet LR - 0.0005、TE LR - 5e-05

• オプティマイザ: AdamW8bit (weight_decay=0.1)

• エポックとバッチ数: 10エポック、167バッチ/エポック

• 学習画像数: 576

📊 モデル統計:

• UNet 重み: Mag - 3.755、Str - 0.0135

• テキストエンコーダー(1): Mag - 1.833、Str - 0.0091

• テキストエンコーダー(2): Mag - 1.836、Str - 0.0071

🏷️ 主要タグ:

• 融合スタイル、Artgerm、Beeple

• ダークファンタジー、公式アート、ピンアップアート

• デジタルイラスト、ファンタジー＆SF

• その他4500以上！

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