Merge Diffusion Tool

Diffusionswerkzeug zusammenführen

Merge Diffusion Tool ist eine Open-Source-Lösung, die von EnhanceAI.Art entwickelt wurde und nahtlose Möglichkeiten bietet, Lora-Modelle zu mischen, LORA in Kontrollpunkte zu integrieren und stabile Diffusionskontrollpunkte zu verschmelzen. Verbessern Sie Ihre KI -Workflows mit diesem leistungsstarken Zusammenführungswerkzeug, um eine Vielzahl von Diffusionsmodellen wie Flux Dev , Flux Schnell , Stabile Diffusion 1.5 , SD2 , SD3 und SDXL zu unterstützen.

Entdecken Sie weiter fortgeschrittene KI -Tools bei Enhanceai.art.

Merkmale

• Zusammenführen zwei LORA -Modelle mit einstellbaren Mischverhältnissen.
• Integrieren Sie LORA in einen Kontrollpunkt für eine verbesserte Modellleistung.
• Zusammenführen zwei Kontrollpunkte mit benutzerdefinierten Mischverhältnissen.
• Vollständige Unterstützung für .safetensors -Format, um ein effizientes und sicheres Handling zu gewährleisten.

Schlüsselvorteile:

• Stürzen Sie Ihren KI -Modellverführungsprozess.
• Gebaut mit Flexibilität, um sich auf verschiedene KI -Modellformate zu kümmern.
• VOLLSTÄNDIG Open-Source mit Unterstützung der Community über Discord.

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Installation

Befolgen Sie die folgenden Schritte, um das Tool einzurichten:

1. Klonen Sie das Repository:

   git clone https://github.com/itspranavajay/Merge-Diffusion-Tool.git
   cd merge-diffusion-tool

2. Installieren Sie die erforderlichen Abhängigkeiten:

   pip install -r requirements.txt

Abhängigkeiten:

• Python 3.8+
• Pytorch für Deep Learning Operations.
• Safetensors -Bibliothek für Modelldateibehandlung.

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Verwendung

Das Merge -Diffusion -Tool bietet drei Hauptvorgänge:

1. Zusammenführen zwei Lora -Modelle
2. Fucken Sie Lora in einen Kontrollpunkt zusammen
3. Zwei Kontrollpunkte zusammenführen

Befehlszeilenargumente:

Argument	Beschreibung
--operation	Operation auswählen: merge_loras , merge_lora_checkpoint , merge_checkpoints
--model1	Pfad zur ersten Modelldatei.
--model2	Pfad zur zweiten Modelldatei (optional für LORA in Checkpoint).
--output	Ausgangspfad für das fusionierte Modell.
--alpha	Mischverhältnis für Zusammenführungsmodelle (Standard: 0,5).
--merge_weight	Gewicht zum Zusammenführen von LORA in Checkpoint (Standard: 0,5).

Beispiel 1: Zusammenführen von zwei Lora -Modellen

python main.py --operation merge_loras --model1 lora1.safetensors --model2 lora2.safetensors --output output_lora.safetensors --alpha 0.7

Dieser Befehl verschmilzt lora1.safetensors und lora2.safetensors mit einem Beitrag von 70% von lora1 .

Beispiel 2: Lora in einen Checkpoint verschmelzen

python main.py --operation merge_lora_checkpoint --model1 lora_model.safetensors --model2 checkpoint_model.safetensors --output output_checkpoint.safetensors --merge_weight 0.6

In diesem Beispiel wird das LORA -Modell mit 60% Einfluss in den Checkpoint.

Beispiel 3: Zusammenführen von zwei Kontrollpunkten

python main.py --operation merge_checkpoints --model1 checkpoint1.safetensors --model2 checkpoint2.safetensors --output output_checkpoint.safetensors --alpha 0.5

Zusammenführen beide Checkpoint-Modelle in einer 50-50-Mischung.

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Unterstützte Formate

• .safetensors : Gewährleistet eine sichere, optimierte Lagerung und Handhabung von KI -Modellen.

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