Flux Block Weight Remerger - Tool

LoRa에 조정된 블록 가중치를 저장할 도구를 찾지 못해 직접 만들었습니다.

Flux 블록 가중치를 필터링하고 조정하며 선택적으로 LoRa에서 제거하는 Python 도구입니다.

참고: 저는 개발자가 아니므로, 이 구현은 틀릴 수 있습니다. 모두 ChatGPT의 안내에 따라 만들어졌습니다.

기능

가중치 조정: 제공된 값(19개 또는 57개 쉼표로 구분된 형식)에 따라 블록 및 레이어의 가중치를 조정합니다. 참고: nihedon/sd-webui-lora-block-weight#2 (comment)
가중치 초기화: 가중치가 0으로 설정된 레이어를 선택적으로 제거합니다.

제거가 문제를 일으키는지 저는 모르겠습니다. 기본값은 모든 레이어를 유지합니다.
레이어 필터링: 키워드('lora_B', 'lora_A', 'proj_mlp', 'proj_out', 'attn', 'norm')를 기반으로 특정 레이어를 선택하고 조정합니다. 기본값은 모든 'lora_B' 레이어입니다.

이것이 정확한지 저는 확신이 없지만, Forge나 ComfyUi에서 블록 가중치를 변경했을 때와 가장 유사한 결과를 제 테스트에서 얻었습니다.
사전 설정: preset_options.txt 파일에 원하는 만큼의 사전 설정(19개 또는 57개 형식)을 저장할 수 있습니다.
로그: 조정된 모든 LoRa를 log.csv 파일에 기록합니다.
Windows_start.bat: 자동으로 설치, 업데이트 및 실행합니다.