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deeplearning カテゴリの記事一覧を表示しています。
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動画生成 AI に関するメモ

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RTX3050+ComfyUI で SageAttention の導入

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RTX3000 世代は fp8 モデルは非対応。

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LoRA の学習方法

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Qwen Image Edit 2511 を ComfyUI で実行する＋プロンプトリスト

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Z Image Turbo を ComfyUI で実行する＋プロンプトガイド

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Z Image Turbo はベースモデルではなく蒸留モデル（DMD）であることに注意。

軽量モデルの中ではダントツの基本性能を持っており、SDXL 以降のモデルをファインチューンして使うなら Z Image のベースモデル一択だろう。

Automatic1111 互換の forge-neo でも実行できる。

Qwen Image Edit や FLUX.2 は編集も生成もできるが、Z Image はそうではない。

LoRA 作成用モデル
  • Z Image Omni Base：生成と編集の事前学習のみ。ファインチューニングも強化学習もされておらず画質が良くない。大規模追加学習向け
  • Z Image：ファインチューニングはされているが、強化学習・RLHF はされていない
  • Z Image Edit：共通事前学習・Edit 用事前学習・Edit 用ファインチューニングが施されたバージョン。蒸留はされていないのである程度のステップ数が必要。論文によると CFG ありで 50 ステップ
生成用モデル
  • Z Image Turbo：ファインチューニング・蒸留・強化学習・RLHF が適用されたフルスペック版。Z Image は蒸留と強化学習とを同時に行う DMDR を採用している

base が公開されれば、「Turbo - base」を LoRA 化することで蒸留 LoRA を作成可能。base に自作 LoRA と蒸留 LoRA を適用すれば、自作 LoRA でも高速高画質な生成が可能。

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特徴

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ComfyUI で NetaYume-Lumina-Image-2.0

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ComfyUI で使える高速化・VRAM 技術

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ComfyUI は PyTorch attention = FlashAttention がデフォルトで使われる。昔は xformers（中身は FlashAttention）も使われていたが、最近では PyTorch attention を使うことが多い。

ComfyUI のオプションは comfy/cli_args.py を見るのが早い。

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Qwen Image Layered を ComfyUI で動かす

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Qwen/Qwen-Image-Layered

Qwen Image Layered は画像１枚とプロンプトを入力すると、複数枚の透過画像を出力するモデルだ。

学習画像は主にポスターで、文字・画像・背景・小物を分離するのが得意だ。Live2D 用に人体のパーツを分解することはできない。

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Z Image の LoRA 作成 tips

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T2I 拡散モデルの設計メモ

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