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Z Image Turbo を ComfyUI で実行する

カテゴリ：deeplearning

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 Turbo ではない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。

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特徴

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res_multistep サンプラーの特徴

カテゴリ：deeplearning

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ComfyUI で使える高速化・VRAM 技術

カテゴリ：deeplearning

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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T2I 拡散モデルの設計メモ

カテゴリ：deeplearning

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LoRA の学習方法

カテゴリ：deeplearning

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Qwen Image Edit 2509 を ComfyUI で実行する＋プロンプトリスト

カテゴリ：deeplearning

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Diffusion-DPO（Diffusion-Direct Preference Optimization）の学習方法

カテゴリ：deeplearning

Diffusion-DPO Diffusion Model Alignment Using Direct Preference Optimization は SD3 でも使われた強化学習手法。SD3 ではランク 128 の LoRA として作成している。

ただし、画風や新しい概念の学習のような一般的なタスクは SFT（教師ありファインチューニング）が適している。「○○がうまく描けない」というニーズは○○が言語化できているので SFT を使うべき。SFT はデータセットを用意しやすいし学習負荷も低い。

Diffusion-DPO を使うケース

  • 言語化が困難だが描いてほしくないもの（暴力的・性的表現）がある
  • ユーザーの選好データを持っている
  • 細部の表現の崩れを改善したい

SFT（教師ありファインチューニング）と Diffusion-DPO との違い

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よく検索されているプロンプト（R18）

カテゴリ：deeplearning

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ComfyUI の CFGNorm・Adaptive Projected Guidanceノードとは何か

カテゴリ：deeplearning

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Waifu Diffusion で効率的に画像を生成する

カテゴリ：deeplearning

プロンプトリストはプロンプトやよく検索されているプロンプト（R18）、danbooru タグ検索を参照。

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