たておつ
webui-user.batの引数に--opt-channelslastをつけて処理速度上がるグラボって何だろう
調べてもよく分からん

>何か入ってきた！？
流石にその性癖はとっしー

>何か入ってきた！？
こわい…

>webui-user.batの引数に--opt-channelslastをつけて処理速度上がるグラボって何だろう
>調べてもよく分からん
公式の引数リストんとこに書いてある

>たておつ
>幼 食 鍋
良い出汁が出てるね！

>たておつまる
再現度高い
すごい

>AIとは直接関係ないのだがとしあきはPCに詳しそうなので意見を聞きたいのだけど
とりあえず接点復活財

>AIとは直接関係ないのだがとしあきはPCに詳しそうなので意見を聞きたいのだけど
マザボの設定でデュアルチャンネルってのをオフにしたらどこに差しても平気かも

>とりあえず接点復活財

>マザボの設定でデュアルチャンネルってのをオフにしたらどこに差しても平気かも

ありがとう確認してみる

>恐怖！100まで数えないと出られない風呂
ちい
さい

>AIとは直接関係ないのだがとしあきはPCに詳しそうなので意見を聞きたいのだけど
まず黒2箇所に二つ刺して動くかどうかテスト
動くなら6で動く可能性が高くて単に右端の青いスロットが死んでるだけかも

>初心者向けですらこのクオリティなら本格的に1111導入したら凄そうだな…
>セッティングする気力ないけど
おとといやったけど1時間くらいでできたし自由にモデル替えられるから楽しいよ
ただNVIDIAのグラボ無いと動かないのと
最低でもグラボのメモリが6Gくらいはないとマトモに動かない
4Gでギリギリ動くか動かないか
2Gじゃ動作すらしなかった

>たておつ
>さぁおっぱいを吸うが良い
おっきい乳輪いいねー

大丈夫、NMKDならVRAM2Gでも動くから（マージや学習はできないが）
とにかくよくわからなくてもやってみることが大事よ

マージはVRAMじゃなくてメインメモリだね

>>大丈夫、NMKDならVRAM2Gでも動くから（マージや学習はできないが）
>マージは出来るぞ
>Samplerの幅が狭い　ROLA使えない　TI入れられない
あっマジっすか、マージ試みたんですがハングアップしちゃって
VRAMがもうちょいあればマージもTrainも使えるのかもですが

AIすげえ！と思って年末辺りからpythonと数学の勉強に集中してちょっと生成から離れてたんだけど進歩早すぎて画像生成初心者に戻った気分

>着物をいい感じにおはだけさせるプロンプトとかある？
貼ったのは偶然出たやつだけどJapanese kimono, off shoulder, open clothes, nipplesで
Negativeにnavelとかどうだろう？

マージはVRAMじゃなくてメインメモリの方だと思う

呪文に頻繁に入ってるのnsfwってなんなんです？

>呪文に頻繁に入ってるのnsfwってなんなんです？
"エロ画像"みたいなもの

>呪文に頻繁に入ってるのnsfwってなんなんです？
sfwが職場で見られるでnsfwが職場で見るなだったと思う

>呪文に頻繁に入ってるのnsfwってなんなんです？
Not safe for work
職場向きじゃないコンテンツに付ける

>呪文に頻繁に入ってるのnsfwってなんなんです？
not
safe
for
work
職場で見るのは危険な（エロい）画像

>呪文に頻繁に入ってるのnsfwってなんなんです？
職場で見ちゃ駄目って意味です
Ｈな画像ですね

>"エロ画像"みたいなもの
>sfwが職場で見られるでnsfwが職場で見るなだったと思う
>職場向きじゃないコンテンツに付ける
>職場で見るのは危険な（エロい）画像
>Ｈな画像ですね
エロ画像出したければとりあえず入れとけってやつなのね
理解した

>エロ画像出したければとりあえず入れとけってやつなのね
モデルによってはこの単語入ってると服装定義を無視して真っ裸になりかねないのでそこは適宜調整で

>「食　鍋」でなんかケモ耳メスガキがおっぱいだけ丸出しでうどん片手に謎言語で巨大トウモロコシを勧めてくる絵出てきた…こわ…
一つ前のスレの話だけどこういうのはCLIP側の学習の結果似た表現を表すトークンが同じようなEmbeddingにエンコードされるようになってる気がする
CLIPの学習上「幼」と「loli」、「young」とかは距離的に近いEmbeddingに落ちると思うし

>>FID的なのとprecision&recallのやつ
>relついてるのって自動のやつ？
そう
自動のやつが優秀だったから結局他のパラメータまともに調べてない
分かり辛いけど-Manualがデータセットを自分で選んでみたやつ

ねえとっしー
二ヶ月ぐらいブランクあるんだけどLoRAってのと階層マージについて知るにはどこ見るのがおすすめなんだい

LoRAっていうのは自分でやるだけじゃなくて
拾い物を使うにも導入が必要なやつなのかな

>着物をいい感じにおはだけさせるプロンプトとかある？
half undress kimono

久しぶりに来たのですが新しい有名モデル出たりしました？
最後に見たときはAnything4.0とか見かけたような

>エロ画像出したければとりあえず入れとけってやつなのね
nsfwは入れるとクオリティが下がる感じがするからうちはあまり使ってない
まあ使うモデルで変わると思うが

>拾って使うだけなら1111を最新にすれば特に苦労なしで使えるー
そうだったのか…！夜勤終わったらやってみようかな
まぁ結局自分でもやるだろうけど

>>エロ画像出したければとりあえず入れとけってやつなのね
>nsfwは入れるとクオリティが下がる感じがするからうちはあまり使ってない
>まあ使うモデルで変わると思うが
そんな副作用あったのか…
用法容量を守って正しく使わないと

RangerとYogi君は分からなすぎて諦めたけど光るものはあったのか

さっきのスレに間に合わなかったし
分かってる人には今さらの話題かもだけど
Hires.fixでUpscalerをLatent系にすると
拡大時に細かいディティール足してくれるけれど
Denoising strengthを0.55位より低くするとぼんやりして
高くすると指が増えたりしがちだけれども
Latent (bicubic antialiased)で0.51位にすると
ギリギリ両立させられるよ！
拡大前の絵ほぼそのままの方が良い場合は
UpscalerをSwinIR_4xにしてstrengthをもっと下げて使うといいと思う
Hires fixでぼんやりするのは大体0.55以下にした辺り

Step数ってもしかして20～30あれば充分…？

>Step数ってもしかして20～30あれば充分…？
大抵のサンプラーはそう
2M Karras なんか18あればいいぞ

>そんな副作用あったのか…
>用法容量を守って正しく使わないと
1111系だと(:数字)で大小できるけどでかすぎると輪郭のエッジが強くなったりジャギーがでるから好みで要調整

NAI系のUIでやってたからいろいろ制約がなくなって新鮮な気持ち
併用考えてたがこっちだけでいいかなと思ってる

>Step数ってもしかして20～30あれば充分…？
16辺りもおススメです

>>LoRAはキャプション付けしてやるのがfine tuningで
>>キャプション無しのフォルダ名と正則化画像フォルダでやるのがDreamboothなのかな
>>fine tuningで正則化画像も使うとかもよくわからん
>>「キャプション無しで放り込んで正則化フォルダに透明png入れてホイ」は楽にそれっぽくなるけど
>>そこから何をどうすれば改善できるのかがさっぱりわからんしキャプションでどうにかしたほうがいいのかなぁ
>DBモードは
>・shsといった任意のワードにキャラやスタイルを覚えさせることができる
>・正則化画像が使える
>・フォルダ毎にリピート回数が指定できる
>FTモードは
>・キャプションとタグ(jsonファイルにまとめる)で各種タグに学習画像の内容を追加学習させる
>・正則化画像は使えない
>・リピート回数はオプション指定(全画像で１つの指定のみ)
>大体こんな感じ
前々スレで見たこの「正則化画像は使えない」が引っかかったので（コンソールには普通に正則化画像の枚数とかが出る為）検証としてキャプションのシャッフルを無効にしてregを指定したのと指定してないのとで2種類作ったら毎回髪型に差異が出たから、正則化画像は使えてると思う

>2M Karras なんか18あればいいぞ
20ぐらいで大体のあたりつくよね
たまに50とかやっちゃうけど

ゲームやアニメキャラの名前に強いモデルってないのかな……
格ゲーキャラとか全然ないの

>ゲームやアニメキャラの名前に強いモデルってないのかな……
>格ゲーキャラとか全然ないの
キャラ再現ならLoRAとかのほうがいいのかな
春麗とかは落ちてるのたまに見る

>前々スレで見たこの「正則化画像は使えない」が引っかかったので（コンソールには普通に正則化画像の枚数とかが出る為）検証としてキャプションのシャッフルを無効にしてregを指定したのと指定してないのとで2種類作ったら毎回髪型に差異が出たから、正則化画像は使えてると思う
https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/blob/main/train_network.py [link]
118から135行目の分岐見るとファインチューンにはargs.reg_data_dir渡してないんで別要因で結果が変わったか
フォルダ構造かなんかで正則化画像も普通の学習に使われた可能性は？

>自分の環境でもギリ出来るみたいだがど素人がやれるところまでガイドしてくれる記事とかが見つからねえ
テンプレの
https://wikiwiki.jp/sd_toshiaki/LoRA [link]
これ相当丁寧に書いてくれてると思うぞ

>なんでずっと裸なんだろうと思ったらnude入れてた自分のせいだった
としあき「ヌード描け」
AI「はいヌード描きました」
としあき「何ヌード描いてんだ！　使えないAIだな！」
AI「……」

>階層マージはとしあき作のがおすすめなんだけどあぷ小に今はないな…
>お外のURLでごめんだけどこの人のが階層マージもLORAもわかりやすいかも
> https://economylife.net/u-net-marge-webui1111/ [link]
>あと「としあき LORA」とか「LORA学習結果」とかでググるのもおすすめ
助かる…
なんか最近イラスト系なのにいやに肉感的で実写のエッセンスを取り込んでるっぽいモデルが増えてるのが気になって
それが階層マージかと思って戻ってきたんだよね
レシピとかは調べたりスレに張り付いて勉強していくかな…

>network_alpha:128だと実質的には1/1で1って感じなのかな？それとも文字通り128？
バージョンによるけど今のバージョンだとnetwork_rlphaは2とか3でいいはず
旧バージョンはnetwork_dim=network_alphaだったのですが

>なんか最近イラスト系なのにいやに肉感的で実写のエッセンスを取り込んでるっぽいモデルが増えてるのが気になって
>それが階層マージかと思って戻ってきたんだよね
>レシピとかは調べたりスレに張り付いて勉強していくかな…
たぶん該当するのほぼ壺産のマージモデルなのでそっちでレシピ勉強したほうが早い

>バージョンによるけど今のバージョンだとnetwork_rlphaは2とか3でいいはず
>旧バージョンはnetwork_dim=network_alphaだったのですが
そんな低くていいんだ！？ありがとうとしちゃん　dimももっと低くていいのかな……

>たぶん該当するのほぼ壺産のマージモデルなのでそっちでレシピ勉強したほうが早い
なるほどあの雰囲気はあちら産なのね
ありがとう

>1675947078945.jpg
なぞchibiｶﾜｲｲ

借りた呪文で色々刺激を受けている

network_alphaは基本的に1とか2でいいけだ
お漏らし学習をしたときだけもっと大きくしないと全く学習してくれなかった
なので全く覚えてくれないなってときに大きくしてみるといいかも

借りた呪文で色々刺激を受けている

>なんか太い
SD化した上に幼女体型だとそうなるよなぁ

>そんな低くていいんだ！？ありがとうとしちゃん　dimももっと低くていいのかな……
次元数を減らすとクオリティが落ちちゃうから128でいいかと
一応ここでスクリプト配ってくれてるとしさんのソースにも記載があるので
> help='network dimensions
>(depends on each network) / モジュールの次元数（ネ
>ットワークにより定義は異なります）')
> parser.add_argument("--network_alpha",
>type=float, default=1,
> help='alpha for LoRA weight
>scaling, default 1 (same as network_dim for same
>behavior as old version) / LoRaの重み調整のalpha
>値、デフォルト1（旧バージョンと同じ動作をするには
>network_dimと同じ値を指定）')

>さっきのスレに間に合わなかったし
>分かってる人には今さらの話題かもだけど
>Hires.fixでUpscalerをLatent系にすると
>拡大時に細かいディティール足してくれるけれど
>Denoising strengthを0.55位より低くするとぼんやりして
>高くすると指が増えたりしがちだけれども
>Latent (bicubic antialiased)で0.51位にすると
>ギリギリ両立させられるよ！
>拡大前の絵ほぼそのままの方が良い場合は
>UpscalerをSwinIR_4xにしてstrengthをもっと下げて使うといいと思う
>Hires fixでぼんやりするのは大体0.55以下にした辺り
生成遅いから比較作ったりするのめんどいけど
これうちの環境には非常によさそう感謝～

>テンプレの
> https://wikiwiki.jp/sd_toshiaki/LoRA [link]
>これ相当丁寧に書いてくれてると思うぞ
これの初回起動でNONONOfp16を選択するとこまではできたんだけど
bat起動して学習させようとするとなぜか一瞬で終了して何も生成されずに終わってしまう

>bat起動して学習させようとするとなぜか一瞬で終了して何も生成されずに終わってしまう
フォルダからダブルクリックじゃなくてコマンドプロンプトとかから.batファイルを開くと
エラーメッセージとかが残るのでそれを見るとわかるかも

>これの初回起動でNONONOfp16を選択するとこまではできたんだけど
>bat起動して学習させようとするとなぜか一瞬で終了して何も生成されずに終わってしまう
・SD-Scriptsが最新(少なくとも2月以降)になっている
・batをテキストにコピペした後SJISで保存する
・batの中身読んでフォルダ名を自分の環境に合わせて書き換える
この辺からチェック

>>そんな低くていいんだ！？ありがとうとしちゃん　dimももっと低くていいのかな……
>次元数を減らすとクオリティが落ちちゃうから128でいいかと
>一応ここでスクリプト配ってくれてるとしさんのソースにも記載があるので
>> help='network dimensions
>>(depends on each network) / モジュールの次元数（ネ
>>ットワークにより定義は異なります）')
>> parser.add_argument("--network_alpha",
>>type=float, default=1,
>> help='alpha for LoRA weight
>>scaling, default 1 (same as network_dim for same
>>behavior as old version) / LoRaの重み調整のalpha
>>値、デフォルト1（旧バージョンと同じ動作をするには
>>network_dimと同じ値を指定）')
なるのど分かりやすい！助かりましたありがとう

全く話題になってなくて偶然気が付いたんだけどHD-22でてた
最近のモデルっぽいかんじなってきていると思いました

バックアップ最近取ってないなと不安になって正月に8TBのえっちでーでー買って安心してる

>全く話題になってなくて偶然気が付いたんだけどHD-22でてた
>最近のモデルっぽいかんじなってきていると思いました
学習時にHD17使ってるけだ18,19はいまいちだったんでスルーしてた22まで進んでたか

>LoRAでわたしちゃん学習させてみた
わたしちゃんだ！すき！

>よくわかんないけどエラーが出てるっぽい…？
>緑の部分は自分のユーザー名なので消した
多分本命のエラーはもうちょい上に出てそう

>多分本命のエラーはもうちょい上に出てそう
これが一番上の行だよ

ここでも壺のほうでも話題でてなくてマジ知らなかった偶然
しかもでたの9日も前だし
これバージョン進んでるけど何学習させてるのか全く知らないんだよね…

>よくわかんないけどエラーが出てるっぽい…？
>緑の部分は自分のユーザー名なので消した
うーーーんインテルの OpenMPをインストールしようとしだけど既にバージョン違うのが入ってるってエラーかな？
なんか心当たりある？

>うーーーんインテルの OpenMPをインストールしようとしだけど既にバージョン違うのが入ってるってエラーかな？
>なんか心当たりある？
雑に検索するとTFとかで発生して環境変数ちょいと弄って解決みたいなのが出た
Anaconda使ってないからわからないけど固有かもしれない
https://github.com/explosion/spaCy/issues/7664 [link]
https://stackoverflow.com/questions/49880700/tensorflow-omp-error-15-when-training [link]

>>フォルダからダブルクリックじゃなくてコマンドプロンプトとかから.batファイルを開くと
>>エラーメッセージとかが残るのでそれを見るとわかるかも
>よくわかんないけどエラーが出てるっぽい…？
>緑の部分は自分のユーザー名なので消した
Anacondaでやろうとしてるみたいだけどインストールする内容と競合エラーおこしてるよ
OpenMPがpythonにロードされてるとエラーでるからAnacondaに入ってるOpenMPをどけるかAnaconda消してPython3.10入れればいけるはず

>Anacondaのせいでcmdとpowershellでpythonのverが違ってたりして混乱した自分からすると、とりあえずAnacondaは消した方が良いように思ってしまう
前にそれ言われてanaconda消したら1111さえ起動できなくなってしまったので戻したんだけどanaconda無い場合ってどうやってやるの？

>前にそれ言われてanaconda消したら1111さえ起動できなくなってしまったので戻したんだけどanaconda無い場合ってどうやってやるの？
Windowsに直接生のPythonを入れる
https://www.python.org/downloads/ [link]
バージョンは最新ではなくてwebUIの要件見たほうが良い（今は3.10.6）
https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui#automatic-installation-on-windows [link]

マージあきちょっといたら質問あります
生成する画像とかそういうものの差異は考えないとして
DBやfine tuningしたモデルとマージしたモデルで内部構造が決定的に違うことある？

>>Anacondaのせいでcmdとpowershellでpythonのverが違ってたりして混乱した自分からすると、とりあえずAnacondaは消した方が良いように思ってしまう
>前にそれ言われてanaconda消したら1111さえ起動できなくなってしまったので戻したんだけどanaconda無い場合ってどうやってやるの？
Pythonでどちらも動いてるんだけどAnacondaってやつはPythonとライブラリがセットで入ってるやつ
Anacondaにはいってるやつとバージョンあわないっていうエラーだからこれはアンインストールすると解決する
そのあとにpython3.10.6をPath通すチェック入れてインストールすればWebUIは動作するしこれもインストールできるよ

>Windowsに直接生のPythonを入れる
ごめん3.10.6は一応入れてるんだけどそれだけじゃ1111が起動できなくなってしまうんだ
そこをどうすればいいのか知りたくて…

>バージョンが変わって記載の内容じゃうまく行かなくなってるんかねぇ
>数日で環境がころころ変わる感じはなんか懐かしくはある
>そして前回使ったプロンプト呼び出してseed値ランダムにし忘れるの何回やれば気が済むんだ俺
作った本人だけど最新のSD-Scriptsで学習できてるんで
コマンドラインから実行するとかしてエラー確認してみて

>>Windowsに直接生のPythonを入れる
>ごめん3.10.6は一応入れてるんだけどそれだけじゃ1111が起動できなくなってしまうんだ
>そこをどうすればいいのか知りたくて…
3.10.6のパスが通ってないからパスを通すといいはず
パスの通し方が沸かない場合はいったんアンインストールしてから再インストールするときにPath通すチェックを入れてインストールする

>Lora学習繰り返して正解がわからなくなってきたなあ
いやほんと
そしてsafetensorsファイル増えすぎてわけわからなくなる
整理したらあれ使えるやつじゃなかったっけってなってる…

>chocolate on bodyっていや確かに体の上にチョコが乗ってはいるが…
手を使わずにこれをお食べってことだろ？
最高じゃないですか

最新の日付のloraが1番出来が良いと思うじゃないですか違うんですね

>試してみました
期待してたのはこういうのだよ！

sd-scriptsのupdateってここのフォルダでgit pullすればいいのかな？

>sd-scriptsのupdateってここのフォルダでgit pullすればいいのかな？
そうそのフォルダ

顔の修復は実写じゃないと意味がないと思う！

>フォルダ構造かなんかで正則化画像も普通の学習に使われた可能性は？
ごめん大きな勘違いをしてた
どの方式が選ばれたかってコンソールに出てたんだね
モロに「Use DreamBooth method.」だった
--in_jsonを指定してるかどうかで分岐してたのか
キャプションファイルを使ったらその時点でfine-tuningの手法になると誤解してた
今までずっとDBの手法しか使ってなかったわ

>としあきたちは顔の修復ってチェックいれてる？
それSD1.4とかでリアル顔修復する専用のものでbasil系でも余計崩れるみたいな報告読んだ

>それSD1.4とかでリアル顔修復する専用のものでbasil系でも余計崩れるみたいな報告読んだ
なるほど古いやつとかリアル系なのね
アニメ顔なら使わないほうがいいか・・・ありがとう

>そうそのフォルダ
ありがとう、帰ったらやってみる
しばらく更新なんてしてなかった

taimaninは世界で通用するのか…

前のHDって指定VAEいらなかったよね
HD-22がVAE付きで配布されてるのをみると縁あたりマージしたかんじがする

>おっぱいとサンドイッチ　どういう状況なんだこれは...
おっぱいの間に顔をサンドしてパフパフ

>おっぱいとサンドイッチ　どういう状況なんだこれは...
フーターズって言うアメリカではおっぱい大きい女しか店員になれないハンバーガーショップがあってな

正則化画像大量に作りたいんだけどBatch countの限界突破する方法無い？
標準だと100までしか行かない
Generate foreverはストレージ埋まるの怖いから使いたくない

>呪文含めほぼ適当なんだけどｻﾝﾌﾟﾘﾝｸﾞ数を多くすればPCに負荷がかかるぶんいいものができるということしかわかってない…
>RTX2060だからほぼ単発ガチャなのもある
俺は20ステップみたいな軽い設定でたくさん出してこれ良さそうかもっていうのが出たらそれを乱数調整めいた感じにパラメーターをあれこれ弄って理想に近づけてる
同一シードでプロンプトの末尾に無意味な文字を追加するとか色々

どうせ重い設定にしても本当に良い絵が出るかは運ゲーになるからそれだったら試行回数を稼げる軽い設定をスタート地点にしたほうが良いという考え

>正則化画像大量に作りたいんだけどBatch countの限界突破する方法無い？
ui-config.jsonのファイルの中に"txt2img/Batch count/maximum"があるので好きな値に変える

>>正則化画像大量に作りたいんだけどBatch countの限界突破する方法無い？
>ui-config.jsonのファイルの中に"txt2img/Batch count/maximum"があるので好きな値に変える
ありがたい…

>マージあきちょっといたら質問あります
>生成する画像とかそういうものの差異は考えないとして
>DBやfine tuningしたモデルとマージしたモデルで内部構造が決定的に違うことある？
それが違かったらそもそも読み込みできない
あくまで違うのはネットワーク内の重みの値

>正則化画像大量に作りたいんだけどBatch countの限界突破する方法無い？
個数指定じゃなくて無限生成じゃダメなん？

>3.10.6のパスが通ってないからパスを通すといいはず
>パスの通し方が沸かない場合はいったんアンインストールしてから再インストールするときにPath通すチェックを入れてインストールする
うーんインストールしなおして1111が動くとこまでは行ったけど
今度はLoRAの初回起動で質問のとこまで進めなくなってる…
ちょっと疲れたのでまた明日やるね
いろいろ教えてくれたとしあき達ありがとうね

1.遅いグラボ　遅いメモリ　遅いストレージが貴方から時間を奪う
2.「遅い」を「速い」に変えても結果は同じ

>それが違かったらそもそも読み込みできない
>あくまで違うのはネットワーク内の重みの値
そうか…ありがとう
モデルにEMA weightsやOptimizer Weights付のものあるけどこれはDBやfine tuningで役立つものだよね
Loraでは活用できない？

>1.遅いグラボ　遅いメモリ　遅いストレージが貴方から時間を奪う
>2.「遅い」を「速い」に変えても結果は同じ
試行錯誤に使える時間効率が違うよう

特定の行為や服装を学習させたい場合は顔とかは極力排除した画像の方がいいのだろうか

>特定の行為や服装を学習させたい場合は顔とかは極力排除した画像の方がいいのだろうか
髪型や髪色を極端に偏らせなければ大丈夫
逆に頭を外に出した画像ばっかりにするとそれを学習しちゃうかも（head_out_of_frameで正則化するって方法もあるけど）

>>それが違かったらそもそも読み込みできない
>>あくまで違うのはネットワーク内の重みの値
>そうか…ありがとう
>モデルにEMA weightsやOptimizer Weights付のものあるけどこれはDBやfine tuningで役立つものだよね
>Loraでは活用できない？
雑に言い切るならLoRAと学習対象となるモデルが違うから役に立たない
特にEMAは学習の仕組み組み込んだ方がいい結果になるってタイプのだからその仕組みがないと別のモデル使うのとそんなにかわらない

>試行錯誤に使える時間効率が違うよう
速いから早く終わるだって？
速いからやりたいことが増えるのだ

>としあきwikiにあるlora学習起動用バッチって train_network.py を起動するときに --flip_aug を指定してないと思うんだけどそうやって起動したときって filp_aug は True になってるって理解でいいの？
引数取らないやつは大体あればTrueでなければFalseという認識で良いと思うよ

>これ相当丁寧に書いてくれてると思うぞ
前見た時は作成途中でほぼ更地だったけど今は充実してるな

>としあきwikiにあるlora学習起動用バッチって train_network.py を起動するときに --flip_aug を指定してないと思うんだけどそうやって起動したときって filp_aug は True になってるって理解でいいの？
>左右非対称のキャラを学習させるてときにどうも混ざっちゃってる気がしてもしデフォで有効になってるなら falseを指定して起動したいなあと思ったんだけど
>…そもそもどうやったらfalseを指定して起動できるかも分からない
filp_augは付けなきゃfalse
オプションの書き換えはバッチの中読むと日本語で書いてあって
オプションについてはSD-ScriptsのReadme参照

>>としあきwikiにあるlora学習起動用バッチって train_network.py を起動するときに --flip_aug を指定してないと思うんだけどそうやって起動したときって filp_aug は True になってるって理解でいいの？
>引数取らないやつは大体あればTrueでなければFalseという認識で良いと思うよ
ありがとうやっぱりそうだよね
つまり他の部分で精度上げろってことだな