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SDXL
v1.0
Easter Egg House [Illustrious & SDXL & SD1.5]

Easter Egg House [Illustrious & SDXL & SD1.5]

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C
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Mitteilung
2024-04-01
Modell veröffentlichen
2025-04-19
Modellinformationen aktualisieren
Modelldetails
Typ
LORA
Veröffentlichungsdatum
2024-04-01
Basismodelle
SDXL 1.0
Auslösewörter
Easter Egg Home
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Versionsvorstellung

Trained on: 21 images

Steps: 280

Total Time: 40:07

--

[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 = 13

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 = "Easter_Egg_Home_SDXL"

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

log_prefix = "Easter_Egg_Home_SDXL"

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

Umfang der Lizenz
Source-Modell: civitai

1. Dieses Modell dient nur Lernzwecken. Urheber- und Auslegungsrechte liegen beim Originalautor.

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