NoobAI-XL 1.0 のアーティストブレンド例
カテゴリ：deeplearning
AUTOMATIC1111 の Dreambooth の使い方
カテゴリ：deeplearning
LoRA はLoRA の学習方法に移動した。
目次
- 概要
- 正則化画像の必要性
- Parameters
- Advanced
- Concepts
- A Few Dreambooth Observations and Tips, Leafier Closer Shots With the New Vae File (higher CFG)
- モデルの圧縮（脱水）
Textual Inversion の使い方
カテゴリ：deeplearning
目次
- Textual Inversion
- Textual Inversion の特徴
- AUTOMATIC1111WebUI で Embedding の作成
- パラメータの説明
- Embedding のトレーニング
- Do not resize image
- Gradient Accumulation
- Shuffle tags by ',' when creating prompts.
- Drop out tags when creating prompts.
- latent sampling method
- 例１
ControlNet のネットワーク構造
カテゴリ：deeplearning
ControlNet は追加のネットワークを挿入するタイプのファインチューン技法だ。ControlNet のネットワークは U-Net の IN と MID のコピーで、学習開始前の状態ではウェイトも丸々コピーする。
通常は U-Net にノイズ画像を入力してデノイズするように学習させる。しかし ControlNet の入力には目的タスクに応じて線画画像や棒人間などを入力して、コピーした U-Net の IN と MID を学習させる。
Hypernetwork の使い方
カテゴリ：deeplearning
目次
- Hypernetwork
- Modules
- Move VAE and CLIP to RAM when training hypernetwork. Saves VRAM
- Hypernetwork layer structure
- Select activation function of hypernetwork
- Add layer normalization
- Use dropout
- Overwrite Old Hypernetwork
- tips
- 使わない方がいい活性化関数
- 活性化関数ガイド
- Hypernetwork training #2284
- Hypernetwork Style Training, a tiny guide #2670
- Hypernetwork training for dummies
- 例１
AUTOMATIC1111 Web UI の Clip skip とは何か
カテゴリ：deeplearning
Stable Diffusion 1.x で使われている CLIP
Stable Diffusion XL の改善点
カテゴリ：deeplearning
sdxl_report.pdf
openvino（CPU）版で Waifu Diffusion を実行する（Windows, Linux）
カテゴリ：deeplearning
NovelAI Aspect Ratio Bucketing の翻訳
カテゴリ：deeplearning
これは NovelAI Aspect Ratio Bucketing の翻訳 だ。
要約すると、Stable Diffusion は任意の解像度とアスペクト比で学習可能だが、バッチごとに解像度は固定する必要がある（固定しないと学習が遅い）。なのでバッチを実行する際にアスペクト比を選び、そのバッチでは選択したアスペクト比の画像のみを学習させる。原文では、アスペクト比の一致しない学習画像の加工処理を実行時にしているように見えるが、実際は前処理でスケール＆クロップしているものと思われる。