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cfg_scale=1でまともな画像が生成されるように学習したLoRAです。cfg_scale=1にするとネガティブ側の計算が必要なくなるため計算量が半分になります。1より大きくすると計算量削減の恩恵は受けられませんが、普通に性能向上LoRAとして使えるようです。ただし通常の生成よりは低い値をおすすめします。
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# SSD-1BとSDXLのkey対応について
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[削除したモジュールがどれか分からないので](https://github.com/segmind/SSD-1B/issues/1)、コサイン類似度を利用して推定しました。
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Transformer_depthだけ変わっているので（多分）Attention層のパラメータをSDXLとSSD-1B調査しました。
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cfg_scale=1でまともな画像が生成されるように学習したLoRAです。cfg_scale=1にするとネガティブ側の計算が必要なくなるため計算量が半分になります。1より大きくすると計算量削減の恩恵は受けられませんが、普通に性能向上LoRAとして使えるようです。ただし通常の生成よりは低い値をおすすめします。
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# LCM
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[ssd-1b-anime-lcm](https://huggingface.co/furusu/SSD-1B-anime/blob/main/ssd-1b-anime-lcm.safetensors):LCMモデルっぽくします。
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[LCMSampler-ComfyUI](https://github.com/laksjdjf/LCMSampler-ComfyUI/tree/main)で使えます。
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# SSD-1BとSDXLのkey対応について
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[削除したモジュールがどれか分からないので](https://github.com/segmind/SSD-1B/issues/1)、コサイン類似度を利用して推定しました。
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Transformer_depthだけ変わっているので（多分）Attention層のパラメータをSDXLとSSD-1B調査しました。
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