التفاصيل
يوصى
SDXL
v1.0
Hobbit Hole (Shire in Eriador, Middle Earth) (Lord of the Rings)

Hobbit Hole (Shire in Eriador, Middle Earth) (Lord of the Rings)

98
4
0
#house
#مباني
#سيد الخواتم
#مبنى
#The Lord of the Rings

Help fuel my passion! Even $1 makes a difference. https://ko-fi.com/citronlegacy

Are there any cool buildings or structures from games you want to see?

I'm building my Building Lora skills so I'd appreciate ideas of cool video game structures!


"In a hole in the ground, there lived a Hobbit. Not a nasty, dirty, wet hole... it was a hobbit-hole, and that means comfort."

I love this music. It feels like hope and comfort.


Trained on: 33 images

Training Model: Animefull-final-pruned-fp16

flip_aug: False

Num of Repeats: 10

Unit is Epochs or Steps: Epochs

Number of Epochs or Steps: 10

Training Batch Size: 2

Total Steps: 1650

Resolution: 512

Network Dim: Dim 32 and Alpha 16

Lora Creation Process took: 00:18:27

مشاهدة الترجمة

التقييمات والتعليقات

-- /5
0 من التقييمات

لم يتم استلام تقييمات أو تعليقات كافية بعد

no-data
لا توجد بيانات حاليا
C
دردشة مع النموذج
إعلان
2024-03-27
نشر النماذج
2024-04-14
تحديث معلومات النموذج
تفاصيل النموذج
النوع
LORA
وقت النشر
2024-04-14
النموذج الأساسي
SDXL 1.0
كلمة التشغيل
Hobbit Hole,
flower, tree,
نسخ
مقدمة الإصدارة

Trained on: 33 images

Steps: 330

Total Time: 49:19

--

[network_arguments]

unet_lr = 0.75

text_encoder_lr = 0.75

network_dim = 32

network_alpha = 32

network_module = "networks.lora"

network_train_unet_only = false

[optimizer_arguments]

learning_rate = 0.75

lr_scheduler = "cosine_with_restarts"

lr_scheduler_num_cycles = 3

lr_warmup_steps = 16

optimizer_type = "Prodigy"

optimizer_args = [ "weight_decay=0.1", "betas=[0.9,0.99]",]

[training_arguments]

pretrained_model_name_or_path = "stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0"

vae = "stabilityai/sdxl-vae"

max_train_epochs = 10

train_batch_size = 4

seed = 42

max_token_length = 225

xformers = false

sdpa = true

min_snr_gamma = 8.0

lowram = true

no_half_vae = true

gradient_checkpointing = true

gradient_accumulation_steps = 1

max_data_loader_n_workers = 8

persistent_data_loader_workers = true

mixed_precision = "fp16"

full_bf16 = false

cache_latents = true

cache_latents_to_disk = true

cache_text_encoder_outputs = false

min_timestep = 0

max_timestep = 1000

prior_loss_weight = 1.0

[saving_arguments]

save_precision = "fp16"

save_model_as = "safetensors"

save_every_n_epochs = 1

save_last_n_epochs = 10

output_name = "Hobbit_Hole_SDXL"

output_dir = "/content/drive/MyDrive/lora_training/output/Hobbit_Hole_SDXL"

log_prefix = "Hobbit_Hole_SDXL"

logging_dir = "/content/drive/MyDrive/lora_training/log"

نطاق الترخيص
مصدر: civitai

1- النموذج المعاد النشر هو فقط لأغراض التعلم والتبادل والمشاركة، حقوق النشر والتفسير النهائي تعود للمبدع الأصلي.

2- إذا رغب المبدع الأصلي للنموذج في استلام نموذجه، يرجى التواصل مع موظفي SeaArt AI عبر القنوات الرسمية للتوثيق والاعتماد. نحن نلتزم بحماية حقوق كل مبدع. انقر للاستلام

نطاق الترخيص الإبداعي
توليد الصورة عبر الإنترنت
دمج
السماح بالتنزيل
نطاق الترخيص التجاري
بيع أو الاستخدام التجاري للصور المولدة
إعادة بيع النماذج أو بيعها بعد الدمج
QR Code
تنزيل تطبيق SeaArt
واصل رحلة إبداعك بالـAI على الهاتف المحمول