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README.md CHANGED
@@ -67,7 +67,7 @@ Stable Diffusion v2と同じ使い方です。
67
  - Diffusers
68
 
69
  ### Web UIの場合
70
-
71
  こちらの[取扱説明書](https://alfredplpl.hatenablog.com/entry/2023/01/11/182146)に従って作成してください。
72
 
73
  ### Diffusersの場合
@@ -165,18 +165,19 @@ Stable Diffusionと同じバイアスが掛かっています。
165
 
166
  **学習データ**
167
 
168
- 次のデータを主に使ってStable Diffusionをファインチューニングしています。
169
 
170
  - VAEについて
171
- - Danbooruなどの無断転載サイトを除いた日本の国内法を遵守したデータ: 60万種類 (データ拡張により無限枚作成)
172
  - U-Netについて
173
- - Danbooruなどの無断転載サイトを除いた日本の国内法を遵守したデータ: 180万ペア
 
174
 
175
  **学習プロセス**
176
 
177
  Stable DiffusionのVAEとU-Netをファインチューニングしました。
178
 
179
- - **ハードウェア:** RTX 3090, A6000
180
  - **オプティマイザー:** AdamW
181
  - **Gradient Accumulations**: 1
182
  - **バッチサイズ:** 1
 
67
  - Diffusers
68
 
69
  ### Web UIの場合
70
+ **今回からは--no-halfオプションをオンにしてください。また、xformersをインストールすることをおすすめします。**
71
  こちらの[取扱説明書](https://alfredplpl.hatenablog.com/entry/2023/01/11/182146)に従って作成してください。
72
 
73
  ### Diffusersの場合
 
165
 
166
  **学習データ**
167
 
168
+ 次のデータやモデルを主に使ってStable Diffusionをファインチューニングしています。
169
 
170
  - VAEについて
171
+ - DanbooruやDanbooru datasetを除いた日本の国内法を遵守したデータ: 65万種類 (データ拡張により無限枚作成)
172
  - U-Netについて
173
+ - DanbooruやDanbooru datasetを除いた日本の国内法を遵守したデータ: 200万ペア
174
+ - マージしたモデル: 1つ (Open RAIL ライセンス)
175
 
176
  **学習プロセス**
177
 
178
  Stable DiffusionのVAEとU-Netをファインチューニングしました。
179
 
180
+ - **ハードウェア:** RTX 4090, A6000
181
  - **オプティマイザー:** AdamW
182
  - **Gradient Accumulations**: 1
183
  - **バッチサイズ:** 1