【画像生成AI】LoRA作成スレ (325ﾚｽ)
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83: 05/30(金)22:05:50.87 ID:V8jY8+vx(1/2)調 AAS
ステップ:
教師画像で1回計算すると1ステップ
「教師画像のキャプション（タグ）を学習元モデルに流してみて、出てくる画像を教師画像と比較し、教師画像に近づくようにLoRAをわずかに変更する」のが1ステップ
学習率:
1ステップごとにどのくらい変化させるかを表す
大きな値を指定すると速く学習が進むが、変化しすぎてLoRAが壊れたり、最適な状態にまで至れない場合がある
小さい値を指定すると学習速度は遅くなり、また最適な状態にやはり至れない場合がある
・U-Net LR（unet_lr）：全体的な画風などに影響
・text_encoder_lr：タグと画像を紐付ける部分の学習率。プロンプトの合致性に影響
・learning_late：U-Net LR、Text Encoder LRの指定がなければ、同一の学習率で上記2つが学習される。
補足 1. 5e-4という様な表記をされている事がある。意味は1. 5 × 10^-4[マイナス4乗] = 0.00015と同じ意味
バッチサイズ:
1ステップで何件の教師画像をまとめて計算するかを指定する値
大きくすれば学習速度は速くなりますが、GPUメモリを消費します、また一般的には精度も高くなるといわれています。（なんで高くなるんだろう？）
総ステップ数：
バッチサイズ×ステップ数 が学習に使われる総件数
LoRA学習における目安Step数は5000～8000くらい
補足 「バッチサイズ1で1600ステップ」と「バッチサイズ4で400ステップ」は同じ結果にはならない
同じ学習率の場合、一般的には後者のほうが学習不足になる。学習率を大きくするかステップ数を増やす必要がある
エポック（epoch）：
教師画像が一周学習されると1エポック
参考にさせて頂いたサイト：
https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/blob/main/docs/train_README-ja.md
https://note.com/konapieces/n/n20d052a8e558
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