404 LoRA ヘルパー：CivitAI コンテスト用ツールキット

🚀 専用 LoRA で CivitAI 404 コンテスト のエントリーをレベルアップ

この LoRA シリーズは、CivitAI 404 コンテスト のために特別に設計されています。
各 LoRA は、コンテストの最初の約800点の画像サブミッションで学習されており、エントリーの質を多様な方法で向上させます。

🌟 利用可能な LoRA：

1️⃣ LoRA1 - スタンダード・ベアラー

• CivitAI のトレーナーを使用して760枚の画像で学習

• 学習率：0.0005、エポック：16、ステップ：3200

• 最適化手法：AdamW8bit、ベースモデルバージョン：sdxl_base_v1-0

2️⃣ LoRA2 - Lycoris FULL スペクトラム

• Lycoris FULL スイートの複数のアルゴリズムを搭載

• モジュール：LohaModule、LoConModule、FullModule、LokrModule を含む

• UNet およびテキストエンコーダーの両方のコンポーネントに最適化された調整

module type table: {'LohaModule': 176, 'LoConModule': 150, 'FullModule': 26, 'LokrModule': 700}
enable_conv = true
# UNet Target Modules and Names
unet_target_module = ["Transformer2DModel", "ResnetBlock2D", "Downsample2D", "Upsample2D"]
unet_target_name = ["conv_in", "conv_out", "time_embedding.linear_1", "time_embedding.linear_2"]
# Text Encoder Target Modules and Names
text_encoder_target_module = ["CLIPAttention", "CLIPMLP"]
text_encoder_target_name = []  # "token_embedding" not supported
# Module Algorithm Map
module_algo_map = {
    "CrossAttention": {  # Attention Layer in UNet
        "algo": "lokr",
        "dim": 100000000000,
        "factor": 64
    },
    "FeedForward": {  # MLP Layer in UNet
        "algo": "lokr",
        "dim": 100000000000,  # Trigger full matrix
        "factor": 6
    },
    "ResnetBlock2D": {  # ResBlock in UNet
        "algo": "lora",
        "dim": 64,
        "alpha": 1,
        "use_tucker": true,  # Use tucker decomposition for convolution
        "factor": 8
    },
    "CLIPAttention": {  # Attention Layer in TE
        "algo": "loha",
        "dim": 32,
        "alpha": 1
    },
    "CLIPMLP": {  # MLP Layer in TE
        "algo": "lora",
        "dim": 64,  # Trigger full matrix
        "alpha": 1
    }
}

3️⃣ LoRA3 - フュージョン・クオルテット

• 4つの異なる LoRA のダイナミックな融合

• ネットワーク次元とアルファを動的に調整し、繊細な結果を実現

• 多様な芸術的出力を生み出す独自のアプローチ

Civitaiトレーナーで学習された4つのLoRAのマージ

ss_v2:  "False",
ss_network_dim:  "Dynamic",
ss_training_comment:  "FFusion.AI - Dynamic resize with sv_ratio: 16.0 from 416; ",
ss_network_module:  "networks.lora",
ss_base_model_version:  "sdxl_base_v1-0",
ss_network_alpha:  "Dynamic"

4️⃣ LoRA4 - コンパクト・404

• 64次元にスケールダウンされた最適化バージョン

• 複数のLoRAの力をコンパクトな形式で統合

• 簡潔ながらも豊かな芸術的創作に最適

64次元にスケールダウンされたもう一つのマッシュバージョン
{
ss_network_module:  "networks.lora",
ss_v2:  "False",
ss_base_model_version:  "sdxl_base_v1-0",
ss_network_dim:  "Dynamic",
ss_training_comment:  "FFusion.AI - Dynamic resize with sv_ratio: 64.0 from 369; ",
ss_network_alpha:  "Dynamic"
}

**

🎨 フュージョンの例：**

異なるLoRAを組み合わせて独自の効果を実験してください。例えば：

<lora:FF_404_Inspiration:0.4><lora:404-CIvitAI-lora:1><lora:404FFusionV2:0.71>

📖 推奨使用法：

これらのLoRAを、Harrlogos XL
および【Harrlogos用追加パック：The 404ra】(/model/204953/the-404ra-add-on-for-harrlogos)
と組み合わせて、404プロジェクトにおけるテキスト生成を強化してください。

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注意： これらのLoRAは、CivitAI 404 コンテストの創作を刺激し支援するために作成されました。AIアートの境界を探索するために、責任あるかつ創造的な使用を推奨します。
LoRAは、そのまま使用しても即座に理想的な結果を提供するものではありません。

詳細情報およびアクセスについては、Civitai 404 コンテストページ をご確認ください。