loraすげー　重い腰上げたかいあｔったわ

https://imgur.com/tZngg8l.png
https://imgur.com/7v2LWRT.png
https://imgur.com/S9dKHCt.png
https://imgur.com/Q5UCsO8.png

loraは学習に100枚以上使うのは無駄かな、
時間食う割にはむしろ出来が悪い気がする

9時間かけて作った画風HNと
90分で同じ素材で適当に作ったLoRa互角以上やわ･･･

スナフキンloraと自作のキャンプlora
組み合わせたら散らかしまくっててわろた
https://i.imgur.com/GDF4nPE.jpg
https://i.imgur.com/T2sj9OL.jpg

としあきが12GBで768pxまで行けるって
書いてるんだけど自分の環境だと
16GBでも512が限界なのはなんでだろう
xformers使えてなくて切ってるからかな

LoRAやってみてるんだけど、
DBに比べるとモデルのデフォルト1girlが
学習キャラのコスプレしてるみたいな画像にならない?
設定が悪いんかな

--resolution=512,512 --train_batch_size=1
--learning_rate=1e-4 --max_train_steps=800
--use_8bit_adam --xformers --mixed_precision=fp16
--save_every_n_epochs=1 --save_model_as=safetensors
--clip_skip=2 --seed=42 --network_module=networks.lora
--enable_bucket --color_aug --max_token_length=225

webUIのやつ試してみよう
と思ったらエラー出て入れられねえ
コマンドラインフラグってなんなんだ一体

AssertionError: extension access
disabed because of commandline flags

ほーん
"learning_rate = 1e-4"は、
学習率が0.0001を表しています。
これは、学習スピードがやや遅めで、
精度が高い可能性が高いことを示しています。

この値は環境やデータセットによって異なりますが、
一般的には小さな値が使用されます。
学習率が大きすぎると、学習が収束しない、
振動する可能性があります。

学習率が小さすぎると、
収束までに時間がかかる可能性があります。
学習率を調整することで、
学習スピードと精度のバランスを取りながら、
最適な結果を得ることができます。

5e-5と1e-4を小数点表記で表すと?
"5e-5"は、0.00005、 "1e-4"は0.0001を表します。

https://image.itmedia.co.jp/ait/articles/1912/16/di-05-8.gif
learning_rate = こういうことしてるらしい

Stable Diffusion始めて5日くらい経ったので、
学習に手を出そうと思って　背景切り抜き機能の
Anime Remove Backgroundってやつ
導入しようとるんやが　過去スレ104、レス535の
解説がミジンコでよう分からんかった

git clone 

https://github.com/SkyTNT/anime-segmentation.git　を実行する
git clone 

https://huggingface.co/skytnt/anime-seg　次にこれを実行

inference.pyを移動させたいので
ユーザー/ユーザー名/のところに
anime-segmentation、anime-segがDLされてるので
anime-segからanime-segmentationへinference.py移動

cd anime-segmentation　実行　→　
python -m venv venv　実行　→　
.\venv\scripts\activate.bat　実行

anime-segmentationのrequirements.txtのtorchに
==1.12.1+cu113、torchvisionに==0.13.1+cu113を
追記して適当な真っ白い行に--extra-index-url 
https://download.pytorch.org/whl/cu113を書く

pip install -r requirements.txt　実行
python inference.py --net isnet_is --ckpt isnetis.ckpt --data
1024サイズの切り抜く画像があるファイル名(日本語使用禁止) --out
出力先ファイル名(日本語使用禁止) --img-size 1024 --only-matted　
実行で切り抜き開始

↑これを駆け出しのアホにも分かるように教えてクレメンス

LoRAはマジで回転率いい
特殊なものなら自分で作った方が早い
5分で学習終わる

キャラLoRa意外と、というか
思った以上に生成時のプロンプト大事やな...
WD Taggerでタグ付け学習しただけのモデルでも
プロンプトキッチリ詰めると元モデルの絵と
遜色ない滅茶苦茶品質高い絵出せるわ