Merge Diffusion Tool

확산 도구를 병합하십시오

Merge Diffusion Tool은 Enhanceai.art 가 개발 한 오픈 소스 솔루션으로 LORA 모델을 혼합하고 LORA를 검사 점에 통합하며 안정적인 확산 체크 포인트를 병합하는 완벽한 방법을 제공합니다. Flux Dev , Flux Schnell , 안정적인 확산 1.5 , SD2 , SD3 및 SDXL 과 같은 광범위한 확산 모델을 지원하도록 설계된이 강력한 병합 도구를 사용하여 AI 워크 플로우를 향상시킵니다.

Enhanceai.art에서 더 고급 AI 도구를 발견하십시오.

특징

• 조절 가능한 블렌딩 비율로 2 개의 LORA 모델을 병합하십시오 .
• LORA를 모델 성능 향상을 위해 체크 포인트에 통합하십시오 .
• 사용자 정의 블렌드 비율을 사용하여 두 개의 체크 포인트를 병합하십시오 .
• .safetensors 형식에 대한 완전한 지원으로 효율적이고 안전한 취급을 보장합니다.

주요 장점 :

• AI 모델 병합 프로세스를 간소화하십시오.
• 다양한 AI 모델 형식을 수용 할 수있는 유연성으로 구축되었습니다.
• 불화를 통한 커뮤니티 지원으로 완전히 오픈 소스.

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설치

도구를 설정하려면 다음 단계를 따르십시오.

1. 저장소 복제 :

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

2. 필요한 종속성 설치 :

   pip install -r requirements.txt

종속성 :

• 파이썬 3.8+
• 딥 러닝 작업을위한 Pytorch .
• 모델 파일 처리를위한 SAFETENSORS 라이브러리.

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용법

병합 확산 도구는 세 가지 주요 작업을 제공합니다.

1. 두 개의 로라 모델을 병합하십시오
2. 로라를 검문소로 병합하십시오
3. 두 개의 체크 포인트를 병합하십시오

명령 라인 인수 :

논쟁	설명
--operation	작전을 선택하십시오 : merge_loras , merge_lora_checkpoint , merge_checkpoints
--model1	첫 번째 모델 파일로가는 길.
--model2	두 번째 모델 파일로가는 경로 (LORA의 선택 사항).
--output	병합 된 모델의 출력 경로.
--alpha	병합 모델의 혼합 비율 (기본값 : 0.5).
--merge_weight	LORA를 체크 포인트로 병합하기위한 가중치 (기본값 : 0.5).

예 1 : 두 개의 로라 모델 병합

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

이 명령은 lora1.safetensors 및 lora2.safetensors 병합하며 lora1 의 70% 기여.

예 2 : LORA를 검문소로 병합합니다

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

이 예에서 LORA 모델은 60%의 영향력으로 체크 포인트로 병합됩니다.

예 3 : 두 개의 체크 포인트 병합

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

두 체크 포인트 모델을 50-50 블렌드로 병합합니다.

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지원되는 형식

• .safetensors : AI 모델의 안전하고 최적화 된 스토리지 및 처리를 보장합니다.

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기부 Enhanceai.art

? 이 도구가 도움이되면 Enhanceai.art/pricing에서 가격 계획을 확인하여 개발 지원을 고려하십시오. 모든 계획을 구매하면 이와 같은 향후 오픈 소스 프로젝트를 지원할뿐만 아니라 AI 워크 플로를 크게 향상시킬 수있는 많은 독점 AI 기능을 잠금 해제 할 것입니다!

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지원하다

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기여

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