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@@ -67,7 +67,7 @@ Stable Diffusion v2と同じ使い方です。
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67 |
- Diffusers
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68 |
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69 |
### Web UIの場合
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70 |
-
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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。
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73 |
### Diffusersの場合
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@@ -165,18 +165,19 @@ Stable Diffusionと同じバイアスが掛かっています。
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165 |
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166 |
**学習データ**
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167 |
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168 |
-
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169 |
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170 |
- VAEについて
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171 |
-
- Danbooru
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172 |
- U-Netについて
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173 |
-
- Danbooru
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174 |
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175 |
**学習プロセス**
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176 |
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177 |
Stable DiffusionのVAEとU-Netをファインチューニングしました。
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178 |
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179 |
-
- **ハードウェア:** RTX
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180 |
- **オプティマイザー:** AdamW
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181 |
- **Gradient Accumulations**: 1
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182 |
- **バッチサイズ:** 1
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67 |
- Diffusers
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68 |
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69 |
### Web UIの場合
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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。**
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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。
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72 |
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73 |
### Diffusersの場合
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165 |
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166 |
**学習データ**
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167 |
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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。
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169 |
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170 |
- VAEについて
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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)
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172 |
- U-Netについて
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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
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174 |
+
- マージしたモデル: 1つ (Open RAIL ライセンス)
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175 |
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176 |
**学習プロセス**
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177 |
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178 |
Stable DiffusionのVAEとU-Netをファインチューニングしました。
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179 |
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180 |
+
- **ハードウェア:** RTX 4090, A6000
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181 |
- **オプティマイザー:** AdamW
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182 |
- **Gradient Accumulations**: 1
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183 |
- **バッチサイズ:** 1
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