FFusion/400GB-LoraXL

FFusion

Texto a imagen

Bienvenido al repositorio de modelos extraídos de FFusion LoRA en Hugging Face. Aquí, presentamos una colección de modelos extraídos utilizando la técnica de Adaptación de Bajo Rango (LoRA) para proporcionar un rico conjunto de datos para investigación y exploración adicional.

Como usar

from diffusers import DiffusionPipeline
import torch

pipeline_id = "FFusion/FFusionXL-BASE"

pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(pipeline_id, torch_dtype=torch.float16)
pipe.enable_model_cpu_offload()

lora_model_id = "FFusion/400GB-LoraXL"
lora_filename = "FFai.0038.Realitycheckxl_Alpha11.lora.safetensors"
pipe.load_lora_weights(lora_model_id, weight_name=lora_filename)

prompt = "papercut sonic"
image = pipe(prompt=prompt, num_inference_steps=20, generator=torch.manual_seed(0)).images[0]
image

Ejecutando Inferencia 🖼️
generator = torch.manual_seed(0)
images_fusion = pipe(
  "masterpiece, best quality, mountain", output_type="np", generator=generator, num_inference_steps=25
).images

Funcionalidades

Adaptación de Bajo Rango (LoRA)
Datos extraídos de diferentes modelos base SDXL
Compatible con la mayoría de modelos actuales de SDXL
Diversidad de modelos para diversas tareas de inferencia
Modelos adecuados para la investigación y pruebas
Extracción precisa utilizando descomposición en valores singulares (SVD)
Ajustes específicos para garantizar compatibilidad con scripts actuales

Casos de uso

Investigación del potencial de fusión de múltiples LoRAs
Experimentos de ponderación con 1-5 LoRAs simultáneamente
Exploración de diferencias y similitudes entre LoRAs extraídas de diferentes modelos base