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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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VRAM 8 GB で Qwen Image Edit 2509 を ComfyUI で実行する

カテゴリ:deeplearning

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Wan2.2 の timestep 境界 0.875 の計算

カテゴリ:deeplearning

0.875 にはならないが以下の方法で計算していると考えられる。

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ComfyUI の ModelSamplingAuraFlow とは何か

カテゴリ:deeplearning

ModelSamplingAuraFlow は高解像度画像を生成する際に、ノイズが不足しないようにするノード。

中身は ModelSamplingSD3 ノードと同じ。詳細は SD3 論文の p. 10 Resolution-dependent shifting of timestep schedules を参照。

ノイズを増量することで画像にディティールを追加する使い方もできる。

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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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よく検索されているプロンプト(R18)

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T2I 拡散モデルの設計メモ

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NAG Normalized Attention Guide の原理

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Wan 2.1 の論文メモ

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スケール則の終わり

カテゴリ:deeplearning

LLM のスケール則はモデルサイズ、データセットサイズ、学習に使う計算量の3つを適切な比率で増加させれば、LLM の性能は増加量に比例して向上する、という経験則だ。

そしてこのスケール則は以下の要因で終わりに近づいている。

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LLM を使ったストーリー作成

カテゴリ:deeplearning

LLM を使ったストーリー作成が一発でうまくいく事はない。なので、ストーリー作成の各工程ごとにアイデア出しの補助をさせることでストーリーを作成する。

AI のべりすとは日本語が使えるが性能は高くない。無料で公開されているローカル実行できる LLM を英語で使ったり、Chat GPT を使う方が効率がいい。AI のべりすとの強みはアダルト文章を日本語で出力できることだ。

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