【画像生成AI】LoRA作成スレ

【画像生成AI】LoRA作成スレ (325ﾚｽ)
上下前次1-新
通常表示 512ﾊﾞｲﾄ分割ﾚｽ栞
抽出解除ﾚｽ栞

ﾘﾛｰﾄﾞ規制です｡10分ほどで解除するので､他のﾌﾞﾗｳｻﾞへ避難してください｡

83: 名無しさん＠お腹いっぱい。 [] 2025/05/30(金) 22:05:50.87 ID:V8jY8+vx

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

http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/cg/1747236502/83

上下前次1-新書関写板覧索設栞歴

ｽﾚ情報赤ﾚｽ抽出画像ﾚｽ抽出歴の未読ｽﾚ AAｻﾑﾈｲﾙ

ぬこの手ぬこTOP 0.011s