Rootport@rootport·6月1日LoRA学習時のDim値の検証(1/8) ①コントロール ②Dim=32 ③Dim=64 ④Dim=128 #StableDiffusion #AIart #LoRA #AI呪文研究部画像の説明を読むALT画像の説明を読むALT画像の説明を読むALT画像の説明を読むALT23241万
Rootport@rootport·6月1日LoRA学習時のDim値の検証(2/8) ①コントロール ②Dim=32 ③Dim=64 ④Dim=128 #StableDiffusion #AIart #LoRA #AI呪文研究部1181,550
Rootport@rootport·6月1日LoRA学習時のDim値の検証(3/8) ①コントロール ②Dim=32 ③Dim=64 ④Dim=128 #StableDiffusion #AIart #LoRA #AI呪文研究部1151,527
Rootport@rootport·6月1日LoRA学習時のDim値の検証(4/8) ①コントロール ②Dim=32 ③Dim=64 ④Dim=128 #StableDiffusion #AIart #LoRA #AI呪文研究部1151,251
Rootport@rootport·6月1日LoRA学習時のDim値の検証(5/8) ①コントロール ②Dim=32 ③Dim=64 ④Dim=128 #StableDiffusion #AIart #LoRA #AI呪文研究部1121,076
Rootport@rootport·6月1日LoRA学習時のDim値の検証(6/8) ①コントロール ②Dim=32 ③Dim=64 ④Dim=128 #StableDiffusion #AIart #LoRA #AI呪文研究部1111,038
Rootport@rootport·6月1日LoRA学習時のDim値の検証(7/8) ①コントロール ②Dim=32 ③Dim=64 ④Dim=128 #StableDiffusion #AIart #LoRA #AI呪文研究部1241,516
Rootport@rootportLoRA学習時のDim値の検証(8/8) ①コントロール ②Dim=32 ③Dim=64 ④Dim=128 #StableDiffusion #AIart #LoRA #AI呪文研究部午前6:02 · 2023年6月1日·1,885 件の表示1 件のリツイート2 件のいいね
Rootport@rootport·6月1日ちなみにプロンプトだけでここまで似せることができて、それにLoRAを重ねるとそっくりにできる。 ①コントロール ②Dim=32 ③Dim=64 ④Dim=128 着物の「稲穂の模様」が再現されているのはDim=32のみ。Dimが高いほど細かい特徴を覚えるらしいが、覚えたものを再現できるかどうかは別問題のようだ。画像の説明を読むALT画像の説明を読むALT画像の説明を読むALT画像の説明を読むALT1142,056
Rootport@rootport·6月1日なお、ここまでの画像はいずれも総ステップ数(=データセットの枚数 * 1枚あたりの学習回数 * epoch数)を5000回でトレーニングしたもの。ステップ数を減らすと、キャラの再現率は明白に下がる。1123,119
Rootport@rootport·6月1日たとえば(4/8)の画像の、学習ステップ数を減らしたものがこちら。いずれもDim=32 ①4000steps ②3000steps ③2000steps ④1000steps LoRA制作のハウツーを解説したブログでは、しばしば「最低4000stepsくらい学習させたほうがいい」と書かれているけれど、その理由が分かる。262,985