LoRA の学習方法
カテゴリ：deeplearning
- 概要
- PC スペック
- kohya 版 LoRA を使う
- 学習時に間違いやすいポイント
- 画像加工
- トリミング
- 背景除去
- 白背景
- 物体検出
- Aspect Ratio Bucketing
- キャプション・設定ファイル
- キャプション方式
- タグ編集アプリ
- キャプションファイルの先頭にタグを追記するコマンド
- 設定ファイルの class_tokens
- トリガーワード
- 画風学習のキャプションファイル
- キャラ学習のキャプションファイル
- keep_tokens
- VRAM 削減
- mixed_precision
- xformers
- gradient_checkpointing gradient_accumulation_steps
- データの水増し
- 過学習防止
- 学習
- fp16 と bf16
- サンプルの出力
- 学習方式の選択
- リピート数とエポック数
- network_dim
- dim_from_weights network_weights
- network_alpha base_weights base_weights_multiplier
- min_snr_gamma
- debiased_estimation
- zero_terminal_snr
- v_parameterization
- noise_offset
- 学習率
- スケジューラ
- オプティマイザ
- 階層別学習率
- 高速化
- 省メモリ設定
- logging_dir
- SDXL
- 検証
- 学習の再開
- メタデータの閲覧
T2I 拡散モデルの設計メモ
カテゴリ：deeplearning
目次
- クラウド GPU
- テキストエンコーダー
- VAE
- GAN
- コンディショニング
- 位置埋め込み
- 目的関数
- Transformer アーキテクチャ
- ブロック図
- データセット
- キャプショニング
- 学習方法
- 高速化
- ワーキングメモリー
- 強化学習
Danbooru タグ検索
カテゴリ：deeplearning
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。
目次
- ワークフロー
- ツールの選択
- Stable Diffusion のモデルリンク
- Stable Diffusion の解説
- Tips
- 上手く描けない場合（胴が長いなど）はアスペクト比を変えてみる
- クオリティタグを使う
- CFG Scale を上げる
- 解像度を上げると頭や体が複数融合する
- Denoising Strength を下げると画質が落ちる
- 細部の修正
- 手の修正
- 手の自由度
- 高解像度化
- 色のコントロール
- 顔に影ができる
- ファインチューニング
画像生成 AI の限界
カテゴリ：deeplearning
画像生成の出力は以下の限界がある。
- 学習データセット
- テキストエンコーダー・モデルの表現力
- 汎化能力が思ったほど高くない
- オペレータの語彙と想像力
言語の限界が現在の画像・動画生成の限界で、手書きの場合は言語化不可能な概念を画像で表現できる。言い換えると、Danbooru 語で訓練された AI は Danbooru タグを追加できないが、手書きなら Danbooru タグにない絵を描いて新しい Danbooru タグを追加できる。
1. データセットと汎化能力
Apple の The Illusion of Thinking の誤解
カテゴリ：deeplearning
X（旧 Twitter）では Apple の The Illusion of Thinking: Understanding the Strengths and Limitations of Reasoning Models via the Lens of Problem Complexity という論文が「LRM は推論をしてるのではなくパターンマッチングをしているだけ」と主張しているという、間違いを信じている人が多い。
しかし、この論文はそのような主張はしていない。
実際の論文の内容
よく検索されているプロンプト（R18）
カテゴリ：deeplearning
バッチ正規化の Tips
カテゴリ：deeplearning
バッチ正規化自体に性能を向上させる能力はない
NVIDIA の AMP が遅くなる理由
カテゴリ：deeplearning
蒸留技術まとめ
カテゴリ：deeplearning